TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| ZOOTEKNİ (YL) | |
| Kod | ZO696 |
| Ad | Veri Önişleme |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Melis ÇELİK GÜNEY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, ham verinin analiz edilebilir hale getirilmesi için gerekli olan veri ön işleme yöntemlerini öğretmektir. Veri setlerindeki eksik, hatalı, tutarsız ve aykırı değerleri tanıma ve uygun tekniklerle düzenleme becerisi kazanmaları hedeflenir. Ayrıca, veri dönüşümü, ölçekleme, kodlama ve veri indirgeme gibi işlemleri uygulayarak veriyi istatistiksel analizlere ve modellemeye uygun hale getirebilmeleri amaçlanır.
Dersin İçeriği
Veri önişlemeye ilişkin temel kavramlar, veri türleri ve veri yapıları, eksik veri analizi, aykırı değer analizi, veri dönüştürme, veri temizleme, veri indirgeme, veri birleştirme, gürültü azaltma, veri ön işlemede etik ve veri gizliliği
Dersin Ön Koşulu
Dersin ön koşulu bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Öğretim üyesi tarafından hazırlanmış ders notları, Cebeci, Zeynel, 2020. Veri Biliminde R ile Veri Önişleme. Nobel Akademik Yayıncılık.
Notlar
Ders kitapları=Veri önişleme
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Veri önişlemenin istatistiksel analiz ve veri bilimi içindeki önemini açıklar. |
| ÖÇ02 | Farklı veri türlerini tanır ve uygun ön işleme yöntemlerini seçer. |
| ÖÇ03 | Veri setlerindeki eksik verileri tespit eder ve uygun yöntemlerle (silme, doldurma vb.) giderir. |
| ÖÇ04 | Aykırı değerleri belirler ve bu değerlerle başa çıkma stratejilerini uygular. |
| ÖÇ05 | Veri temizleme süreçlerini uygular. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans eğitimi sonrası, hayvan yetiştirme ve ıslahı, yemler ve hayvan besleme, biyometri ve genetik bilim dallarından birinde bilgi birikimini artırır | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Farklı disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar | 3 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilim alanı için stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve bölgesel, ulusal ya da uluslararası çözüm üreteilme becerisini kazanır | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilimindeki verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilme, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk bilinci ile bu bilgileri kullanabilme becerisini kazanır | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilim alanının gerektirdiği bilgisayar yazılım ve donanım bilgisi ile bilişim teknolejilerini kullanabilme ve geliştirebilme becerisini kazanır | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Kendi çalışmalarını ya da Zootekni bilim alanındaki güncel gelişmeleri alanındaki veya diğer bilim alanlarındaki gruplara yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarabilme becerisini kazanır | 3 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal ürünlerin kalite süreçlerini değerlendirme becerisini kazanır | |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal üretimin, değişen ekonomik ve toplumsal koşullara uygun şekilde dinamik kalmasını sağlayacak yeteneği kazanır | |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ulusal ve uluslararası güncel sorunları takip edebilme, yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknoloji alanındaki gelişmeleri izleyebilme, kendini sürekli olarak yenileyebilme ve yenilikleri hayvansal üretime aktarabilme becerisini kazanır | |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal ürünler ile insan sağlığı ve toplum refahı arasındaki ilişkiyi özümser |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş ve temel kavramlar | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Veri türleri ve veri yapıları | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Eksik veri analizi 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Eksik veri analizi 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 5 | Aykırı değer analizi 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Aykırı değer analizi 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Veri dönüştürme | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınavlar | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
| 9 | Veri temizleme | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Veri indirgeme | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Veri birleştirme ve entegrasyon | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Gürültü azaltma | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Veri ön işlemede etik ve veri gizliliği | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 14 | Uygulamalı veri önişleme 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Uygulamalı veri önişleme 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | 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 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 2 | 30 | 60 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 2 | 2 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 148 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,92 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||