GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
OMBT223 Veri Analizi Seçmeli Ders Grubu 2 3 4.00 2.00

Dersin Seviyesi

Önlisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

İstatistik Veri Analizi ve Karar Alma dersinin amacı, öğrencilere istatistiksel veri analizi yöntemlerini öğretmek ve bu yöntemleri kullanarak verileri etkili bir şekilde analiz etmeyi ve kararlar almada kullanmayı sağlamaktır. Bu ders, öğrencilere istatistiksel kavramları, veri toplama ve görselleştirme tekniklerini, olasılık ve dağılım modellerini, hipotez testlerini, regresyon analizini ve karar analizi gibi konuları kapsar. Öğrenciler, gerçek dünya verilerini analiz etmek ve kararlar vermek için istatistiksel araçları kullanma becerilerini geliştirir.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 İstatistiksel veri analizi yöntemlerini anlama ve uygulama becerisi geliştirme.
2 İstatistiksel verileri doğru bir şekilde yorumlama ve analiz etme becerisi geliştirme.
3 İstatistiksel verilere dayalı karar alma sürecini analiz etme ve değerlendirme becerisi geliştirme.
4 İleri düzey istatistiksel analiz yöntemlerini kullanarak karar verme becerisi geliştirme.
5 İleri düzey istatistik veri analizi konularında güncel araştırmaları takip etme ve eleştirel bir perspektifle değerlendirme becerisi geliştirme.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Bulunmamaktadır

Dersin İçeriği

İstatistik Veri Analizi ve Karar Alma dersinin amacı, öğrencilere istatistiksel veri analizi yöntemlerini öğretmek ve bu yöntemleri kullanarak verileri etkili bir şekilde analiz etmeyi ve kararlar almada kullanmayı sağlamaktır. Bu ders, öğrencilere istatistiksel kavramları, veri toplama ve görselleştirme tekniklerini, olasılık ve dağılım modellerini, hipotez testlerini, regresyon analizini ve karar analizi gibi konuları kapsar. Öğrenciler, gerçek dünya verilerini analiz etmek ve kararlar vermek için istatistiksel araçları kullanma becerilerini geliştirir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Dersin Amacı ve Tanıtımı
2 Veri ve Veri Türleri
3 Veri Görselleştirme ve Grafikler
4 Merkezi Eğilim Ölçüleri
5 Dağılım Ölçüleri
6 Olasılık Teorisi
7 Olasılık Dağılımları
8 Örnekleme ve Örneklem Dağılımları
9 Güven Aralıkları
10 Hipotez Testleri
11 Bağımsızlık ve İlişki Analizi
12 Regresyon Analizi
13 Değişken Seçimi ve Model Doğrulama
14 Karar Analizi ve Uygulamalar
15 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J. (2019). Statistics for Business and Economics (14th ed.). DeGroot, M. H., & Schervish, M. J. (2011). Probability and Statistics (4th ed.). McClave, J. T., Benson, P. G., & Sincich, T. (2019). Statistics for Business and Economics (13th ed.). Albright, S. C., Winston, W. L., & Zappe, C. J. (2016). Data Analysis and Decision Making (5th ed.).

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 60
Proje Sunma 1 40
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

Staj durumu bulunmamaktadır

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 35 35
Final Sınavı 1 45 45
Proje Sunma 1 20 20
Toplam İş Yükü (saat) 100

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12 PÇ 13 PÇ 14 PÇ 15
ÖÇ 1 5
ÖÇ 2 5
ÖÇ 3 5
ÖÇ 4 5
ÖÇ 5 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek