TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BİS669 |
| Ad | İleri Benzetim Teknikleri |
| Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | . Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 2-3 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. İLKER ÜNAL |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu ders ile öğrencinin R ile yüksek performanslı kodlama yapması, yeniden örnekleme ve Monte Carlo yöntemleri ile veri üretmesi ve karmaşık yapıda veriler üretmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Bu derste ileri benzetim teknikleri uygulamalar ile anlatılacaktır. Ders içeriğinde benzetim için R kullanımı, rasgele sayı üretimi, Monte Carlo yaklaşımı, yeniden örnekleme yöntemleri ve karmaşık veri simülasyonları anlatılacaktır.
Dersin Ön Koşulu
Yoktur
Kaynaklar
Matthias Templ, Simulation for Data Science with R, Plackt Publishing, 2016.
Notlar
Greasley, Andrew. Simulation Modelling Concepts, Tools and Practical Business Applications. Routledge, 2023.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | R ile yüksek performanslı kodlama yapar |
| ÖÇ02 | Rasgele sayılar üretme mekanizmalarını bilir ve rasgele sayılar üretir. |
| ÖÇ03 | Monte Carlo uygulamalarını yapar |
| ÖÇ04 | Yeniden örnekleme tekniklerini sayar ve uygular. |
| ÖÇ05 | Karmaşık yapıda veriler üretir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Biyoistatistik yüksek lisans programında kazandığı yeterliliklerine dayalı olarak alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri (Meta analizi, veri madenciliği, çok değişkenli ve boylamsal veri analizi, sağkalım analizi, regresyon vs.) alana yenilik getirecek özgün tanımları, kavramları ve teoremleri kavrar. | 3 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak, kendi alanı ve ilişkili olduğu alanlardaki yeni ve karmaşık fikirleri analiz eder, sentezler ve yorumlar. | 3 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Biyoistatistik alanında sıklıkla kullanılan teknolojik araç ve yazılımlar hakkında ileri düzeyde bilgi sahibidir. | 5 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Etik ilkelerin ve etik kurulların birey ve toplum için önemini bilir. Etik kurullarda Biyoistatistikçinin önemini kavrar. | |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanına yönelik yapılan çalışmalarda sürekli olarak kullanılan istatistiksel yöntemler hakkında ileri düzeyde bilgi sahibidir. | 3 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Biyoistatistik alanındaki bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirir | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Biyoistatistik alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım veya uygulama geliştirir, bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım veya uygulamayı geliştirir ve farklı bir alana uygular. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tıp ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkan yeni ve karmaşık problemler için gözlemsel ve kliniksel araştırma tasarımı kurgular, eleştirel analizi yapar, yorumlar ve raporlar. | |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Sağlık bilimlerinde tanı ve tedavide karar verme sürecindeki ileri istatistiksel yöntemleri kullanır, bu alanda çalışan araştırıcılara danışmanlık yapar. | 3 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmalarda üst düzey beceri gerektiren araştırma ve analiz yöntemlerini kullanır. | 3 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Sağlık bilimlerinde sıkça kullanılan teknik ve yöntemleri gibi ileri istatistik yöntemlerini özgün düşünce, araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir ve uygular. | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Biyoistatistik alanına yenilik getiren özgün bir çalışmayı bağımsız olarak gerçekleştirir | 4 |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bilimsel bir makaleyi değerlendirebilecek ileri düzeyde istatistiksel analiz yapar. | 4 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Biyoistatistik alanı ile ilgili makale okuma, yazma becerisi geliştirir ve ulusal ve/veya uluslararası hakemli dergilere makale başvurusu yapar | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Özgün ve disiplinlerarası sorunların çözümlenmesinde etkin rol alır | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaratıcı ve eleştirel düşünme, sorun çözme ve karar verme gibi üst düzey zihinsel süreçleri kullanarak Biyoistatistik alanı ile ilgili yeni düşünce ve yöntemler geliştirir. | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Kanıta ulaşmanın yollarını kavrar ve elde ettiği kanıtlara eleştirel değer biçer. | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenme ve mesleki gelişim ilkelerini bir tutum olarak belirler ve bu tutumunu çalışmalarında sergiler. | |
| PÖÇ19 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Sağlık mesleğinin gerektiği sosyal ilişkilerin dinamiklerini kavrar ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir ve geliştirir | |
| PÖÇ20 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Disiplinlerarası çalışmalarda diğer uzman kişilerle alandaki konuları etkin iletişim becerilerini kullanarak tartışır, özgün görüşlerini savunarak akademik danışmanlık yapar | |
| PÖÇ21 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Uluslararası bilimsel ortamlarda yabancı dil bilgisi ile yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar | |
| PÖÇ22 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Biyoistatistik ve tıbbi bilişim bilgisini kullanarak yaşadığı topluma bilgi ve becerilerini sunarak toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunur | |
| PÖÇ23 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Biyoistatistik ile ilgili karşılaşılan sorunların çözümünde özgün görüşlerini savunarak işlevsel etkileşim kurar | |
| PÖÇ24 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Etkili iletişim becerilerini kullanarak danışmanlık verebilir, araştırmalarda ekip çalışması içinde yer alır, bilimsel etik kuralları savunur | |
| PÖÇ25 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Alanın gereği olarak diğer sağlık disiplinleri ile çalışabilme deneyimine sahiptir. | |
| PÖÇ26 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Sağlık alanına yönelik yaptığı çalışmalarda doğru istatistiksel yöntemleri seçer ve uygular, doğru yorumlar. İleri düzeyde analiz ve sentez yapar. | 3 |
| PÖÇ27 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Sağlık alanı ile ilgili güncel gelişmeleri ve bilgileri ülke gerçekleri doğrultusunda toplum yararına kullanır. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | R ve Yüksek Performanslı Kodlama 1 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 2 | R ve Yüksek Performanslı Kodlama 2 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 3 | Kaleme Dayalı Teori ile Veriye Dayalı Hesaplamalı Çözümler Arasındaki Tutarsızlık | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 4 | Rastgele Sayıların Simülasyonu 1 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 5 | Rastgele Sayıların Simülasyonu 2 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 6 | Optimizasyon Problemleri için Monte Carlo Yöntemleri | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Simülasyonun Gösterdiği Olasılık Teorisi | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
|
| 9 | Yeniden Örnekleme Yöntemleri 1 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 10 | Yeniden Örnekleme Yöntemleri 2 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 11 | Yeniden Örnekleme Yöntemleri ve Monte Carlo Testlerinin Uygulamaları 1 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 12 | Yeniden Örnekleme Yöntemleri ve Monte Carlo Testlerinin Uygulamaları 2 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 13 | EM Algoritması | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 14 | Karmaşık Verilerle Simülasyon 1 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 15 | Karmaşık Verilerle Simülasyon 2 | Verilen kaynak kitapta uygun bölümün çalışılması | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 5 | 70 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 1 | 14 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 5 | 5 | 25 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 119 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,76 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||