Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • İstatistik Anabilim Dalı
  • İstatistik Anabilim Dalı (Tezli) (YL)
  • Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı (Tezli) (YL)
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Veri Bilimi İçin R
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı İST552 - Veri Bilimi İçin R
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili Türkçe
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları DOÇENT DOKTOR MUSTAFA ÇAVUŞ
Dersin Veriliş Biçimi DERS YÜZ YÜZE VERİLİR
Dersin Önkoşulları YOK
Önerilen Dersler YOK
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. \" O\'Reilly Media, Inc.\".
Okuma Listesi Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. \" O\'Reilly Media, Inc.\".
Değerlendirme VİZE ÖDEVFİNAL
Staj & Uygulama YOK
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Veri bilimi nedir?
2. hafta ggplot ile veri görselleştirme
3. hafta ggplot ile veri görselleştirme
4. hafta dplyr ile veri manilüpasyonu
5. hafta dplyr ile veri manilüpasyonu
6. hafta Keşifsel veri analizi
7. hafta tidyverse paketi
8. hafta tidyverse paketi
9. hafta tidyverse paketi
10. hafta lubridate paketi
11. hafta magrittr paketi
12. hafta modelr paketi
13. hafta Temel RMarkdown bilgileri
14. hafta RMarkdown formatları

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Gösterme
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Etik Kurallara Uyma
  • Türkçeyi etkili kullanma
  • Takım halinde çalışabilme
  • Eleştirel düşünebilme
  • Soyut analiz ve sentez yapma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Bilgiyi yönetme
  • Bağımsız çalışma
  • Organize etme ve planlama
  • Temel matematik becerileri
  • Karar verme becerisi
  • Proje Tasarlama ve Yönetme

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 20
2.Ara Sınav 1 30
Dönem Sonu Sınavı 1 50
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri