| School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
| Course Code | IE 332 | ||||
| Course Title in English | Exploratory Data Analytics | ||||
| Course Title in Turkish | Keşifsel Veri Analizi | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Flipped Classroom,Lecture | ||||
| Level of Course | Advanced | ||||
| Semester | Bahar | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 152 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 6 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | Basic principles of computational methods and introductory level probability/statistics | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | none | ||||
| Overall Educational Objective | To learn the basics of data analytics process with on hands applications using modern tools to explore data by summarizing, slicing/dicing and analyzing data via graphical and quantitative tools. | ||||
| Course Description | The aim of the course is to give the fundamentals of exploratory data analytics. Exploratory data analytics focuses on exploring data to understand the data’s underlying structure and variables, to develop intuition about the data set, to consider how that data set came into existence, and to decide how it can be investigated with more formal statistical methods. | ||||
| Course Description in Turkish | Bu ders veri analitiğinin temellerini inceleyen bir ders olarak tasarlanmıştır. Araştırma amaçlı veri analitiği verinin altında yatan yapılanmayı anlamaya, veri seti hakkında sezgi geliştirmeye, verinin nasıl ortaya çıkıp, nasıl hazırlandığını düşünmeye ve istatistiki metotlarla nasıl derinlemesine incelenebileceğine odaklanır. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Verileri istatistiksel yöntemler kullanarak özetler; 2) Veri analitiği kullanarak sonuçlar çıkarır ve/veya tahminlerde bulunur; 3) Doğrusal regresyon modellerini uygular; 4) Metin madenciliği, öneri sistemleri gibi güncel analitik trendleri anlar; 5) Veri analizi sonuçlarını yazılı ve sözlü olarak açık ve öz bir şekilde iletir. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | SEMRA AĞRALI , September 2023 |
| Course Coordinator | SEMRA AĞRALI |
| Semester | Bahar |
| Name of Instructor | Prof. Dr. SEMRA AĞRALI |
| Hafta | Konu |
| 1) | Veri Bilimine Giriş |
| 2) | Temel R Bilgisi |
| 3) | Temel R Bilgisi II |
| 4) | Veri Analizi (tek değişken) |
| 5) | Veri Analizi (iki değişken) |
| 6) | Veri Analizi (çok değişken) |
| 7) | Doğrusal Regresyon |
| 8) | Doğrusal Regresyon II |
| 9) | Doğrusal Regresyon III |
| 10) | Doğrusal Regresyon IV |
| 11) | Görüntü İşlemenin Temelleri |
| 12) | Metin Madenciliğinin Temelleri |
| 13) | Arama Motorlarının Temelleri |
| 14) | Öneri Motorlarının Temelleri |
| 15) | Proje Sunumları |
| 16) | Proje Sunumları |
| Required/Recommended Readings | none | |||||||||||||||
| Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique | |||||||||||||||
| Homework and Projects | Final Project | |||||||||||||||
| Laboratory Work | None | |||||||||||||||
| Computer Use | Students will apply the methods they learned using R at the laboratory hours | |||||||||||||||
| Other Activities | none | |||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
|||||||||||||||
| Course Administration |
ozluko@mef.edu.tr none Instructor’s office and phone number: 5th Floor office hours: Thursdays 16:20-17:20 email address: ozluko@mef.edu.tr Rules for attendance: none Rules for late submission of assignments: It will be discounted 20/100 by each delayed day. Rules for missing a midterm: Provided that proper justification evidence is presented, each missed midterm exam will be given the grade of the final exam. There will be no make-up exams Missing a final: Faculty regulations A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Statement on plagiarism: YÖK Regulations |
|||||||||||||||
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 2 | 84 | ||
| Proje | 1 | 10 | 10 | 20 | |||
| Küçük Sınavlar | 3 | 3 | 1 | 12 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 12 | 2 | 14 | |||
| Final | 1 | 20 | 2 | 22 | |||
| Total Workload | 152 | ||||||
| Total Workload/25 | 6.1 | ||||||
| ECTS | 6 | ||||||