EK-6
Ders İçeriklerinin Tanımları (Türkçe ve İngilizce)
PSS707 Keşifsel Veri Analizi:
Verinin Görsel Sunumu; R Dilindeki base, lattice ve ggplot2 Sistemleri; Veri Grafiklerinin
Temel Prensipleri; Verinin Keşifsel Özeti; Çok-Boyutlu Veri Görselleri; Çokbilinmeyenli
İstatistik Teknikleri
PSS707 Exploratory Data Analysis:
Visual Representations of Data; base, lattice and ggplot2 Systems in R; Basic Principles of
Data Graphics; Exploratory Summaries of Data; Visualizations of Multi-Dimensional Data;
Multivariate Statistical Techniques
Ders Bilgileri (Türkçe)
Dersin Adı
Keşifsel Veri Analizi
Önkoşul(lar)-var ise
Dersin dili
Dersin Türü
Dersin verilme şekli
Teori
(saat/hafta)
3
Uygulama
(saat/hafta)
0
Laboratuar
(saat/hafta)
0
Yerel
Kredi
3
Dersin öğrenme ve öğretme
teknikleri
Kodu
Yarıyılı
PSS707
Güz
İngilizce
Seçmeli
Yüz yüze
Ders anlatımı
Proje
Ödev
Dersin sorumlusu(ları)
Yrd. Doç. Dr. Burkay Genç
Dersin amacı
Bu dersin amacı veri özetlemekte kullanılan önemli keşifsel teknikleri öğrenmektir.
Dersin öğrenme çıktıları
Ortalama başarılı bir öğrenci;
- R dilindeki base, lattice ve ggplot2 grafik sistemlerini kullanarak verinin görsel sunumlarını
hazırlayabilir
- farklı tipte verikümelerine veri grafiklerinin temel prensiplerini uygulayarak zengin analitik
grafikler yaratabilir
- belirli bir soruya cevap olarak verinin keşifsel özetlerini oluşturabilir
- keşifsel çokbilinmeyenli istatistik tekniklerini kullanarak çok-boyutlu verilerin görsellerini
yaratabilir
R Modelleme Dili, Verilerin İşlenmesi, Verilerin Görselleştirilmesi, Çokbilinmeyenli İstatistik
Teknikleri
- Sınıfta dağıtılacak materyal
- Daha sonra duyurulacak çevrimiçi materyal
Dersin içeriği
Kaynaklar
AKTS
10
Course Information (İngilizce)
Course Name
Exploratory Data Analysis
Prerequisites
Course language
Code
PSS707
English
Semester
Fall
Theory
Application
Laboratory
National
(hours/week) (hours/week) (hours/week) Credit
ECTS
3
0
0
3
10
Course type
Elective
Mode of Delivery
Face to face
Lecture
Project
Homework
Asst. Prof. Dr. Burkay Genç
Learning and teaching
strategies
Instructor (s)
Course objective
Learning outcomes
Course Content
References
Learn the essential exploratory techniques for summarizing data.
An average student;
- is able to make visual representations of data using the base, lattice and ggplot2 plotting
systems in R
- is able to apply basic principles of data graphics to create rich analytic graphics from
different types of datasets
- is able to construct exploratory summaries of data in support of a specific question
- is able to create visualizations of multidimensional data using exploratory multivariate
statistical techniques
R Modeling Language, Data Processing, Data Visualization, Multivariate Statistical
Techniques
- Provided in class materials
- To be announced online materials
Haftalara Göre İşlenecek Konular (Türkçe)
Haftalar
1. Hafta
2. Hafta
3. Hafta
4. Hafta
5. Hafta
6. Hafta
7. Hafta
8. Hafta
9. Hafta
10. Hafta
11. Hafta
12. Hafta
13. Hafta
14. Hafta
15. Hafta
16. Hafta
Tartışılacak işlenecek konular
Keşifsel Veri Analizine Giriş
R Modelleme Dili I
R Modelleme Dili II
R Modelleme Dili III
Verilerin İşlenmesi I
Verilerin İşlenmesi II
Verilerin İşlenmesi III
Ara Sınav
Verilerin Görselleştirilmesi I
Verilerin Görselleştirilmesi II
Çok Bilinmeyenli İstatistik Teknikleri I
Çok Bilinmeyenli İstatistik Teknikleri II
Proje Sunumları I
Proje Sunumları II
Proje Sunumları III
Yılsonu Sınavı
Course Outline Weekly (İngilizce)
Weeks
1. Week
2. Week
3. Week
4. Week
5. Week
6. Week
7. Week
8. Week
9. Week
10. Week
Topics
Introduction to Exploratory Data Analysis
R Language I
R Language II
R Language III
Data Processing I
Data Processing II
Data Processing III
Midterm Exam
Data Visualization I
Data Visualization II
11.
12.
13.
14.
15.
16.
Week
Week
Week
Week
Week
Week
Multivariate Statistical Techniques I
Multivariate Statistical Techniques I
Project Presentations I
Project Presentations II
Project Presentations III
Final Exam
Download

PSS707 Keşifsel Veri Analizi