Bilgisayar Programcılığı
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilgisayar Programcılığı Programı
Ders Bolognaları
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilgisayar Programcılığı Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 03820103 | Bilgisayarlı İstatistik | 1 | Bahar | 2 | 3+1+0 | 7 | 7 |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Önlisans (TYYÇ: 5. Düzey / QF-EHEA: Kısa Düzey / EQF-LLL: 5. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. Özlem AKARÇAY PERVİN |
| Dersi Veren(ler) | Öğr.Gör. Özlem AKARÇAY PERVİN |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Öğr.Gör. Özlem AKARÇAY PERVİN | TSMYO-T213 | [email protected] | 7916 |
Dersin İçeriği
Olasılık hesapları, istatistiksel analizler, hipotez testleri
Dersin Amacı
Bu ders ile öğrencinin temel istatistik işlemlerini öğrenmesi ve bilgisayarda istatistik yazılım programı ile uygulama yapması amaçlanmaktadır.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | X |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | X |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P4 | Mesleği ile ilgili bilişim teknolojilerini (yazılım, program, animasyon vb.) etkin kullanır. | 4 |
| P1 | Mesleği ile ilgili temel, güncel ve uygulamalı bilgilere sahip olur. | 5 |
| P3 | Mesleği için güncel gelişmeleri ve uygulamaları takip eder, etkin şekilde kullanır. | 4 |
| P5 | Mesleki problemleri ve konuları bağımsız olarak analitik ve eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme ve çözüm önerisini sunabilme becerisine sahiptir. | 3 |
| P6 | Bilgi ve beceriler düzeyinde düşüncelerini yazılı ve sözlü iletişim yolu ile etkin biçimde sunabilir, anlaşılır biçimde ifade eder. | 5 |
| P9 | Alanı ile ilgili verilerin toplanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere sahiptir. | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Sorunların tespiti için etkin araştırma ve çözüm tekniklerini bilir. | P.8.3 | 1 |
| Ö2 | Veri analizi ile ilgili güncel teknikleri bilir. | P.3.1 | 1 |
| Ö3 | Karmaşık problemleri analiz eder ve çözüm stratejileri geliştirir | P.3.4 | 1 |
| Ö4 | Temel analiz bilgilerine sahip olur. | P.3.5 | 1 |
| Ö5 | Temel İstatistik bilgileri kullanarak rapor yazabilme | P.6.1 | 1,7 |
| Ö6 | Bilgisayar ve veri bilimi analizleri ve sonuçlarını raporlayabilme. | P.6.3 | 1 |
| Ö7 | Veri toplama ve analizinde etik standartları takip eder | P.9.2 | 1 |
| Ö8 | Bilimsel araştırma yöntemlerini uygular ve sonuçlarını objektif bir şekilde değerlendirir | P.9.3 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Verileri toplamak |
| 2 | Verileri serilere dönüştürmek |
| 3 | Bilgisayar'da istatistik yazılım programı ile veri giriş ve temel analiz |
| 4 | Serilerin değişkenlik ölçülerini hesaplamak |
| 5 | Olasılıkları hesaplamak |
| 6 | Bilgisayarda istatistik yazılım programı ile olasılık hesapları |
| 7 | Rastsal değişkenlerle analiz yapmak |
| 8 | Hipotez testleri |
| 9 | Hipotez testlerini öğrenmek |
| 10 | Test türlerini öğrenmek |
| 11 | Değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek |
| 12 | Regresyon analizi |
| 13 | Regresyon analizi |
| 14 | Korelasyon analizi |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Introduction to Probability Models-Sheldon M. Ross |
| SPSS Kullanma Kılavuzu : SPSS ile Adım Adım Veri Analizi |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 5 | 70 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 14 | 1 | 14 |
| Laboratuvar | 14 | 1 | 14 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 198 | ||
| Toplam Yük / 30 | 6,60 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 7 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P3 | P6 | P8 | P9 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Veri analizi ile ilgili güncel teknikleri bilir. | 5 | - | - | - |
| Ö2 | Karmaşık problemleri analiz eder ve çözüm stratejileri geliştirir | - | - | - | - |
| Ö3 | Temel analiz bilgilerine sahip olur. | 5 | - | - | - |
| Ö4 | Temel İstatistik bilgileri kullanarak rapor yazabilme | - | 5 | - | - |
| Ö5 | Bilgisayar ve veri bilimi analizleri ve sonuçlarını raporlayabilme. | - | - | - | - |
| Ö6 | Sorunların tespiti için etkin araştırma ve çözüm tekniklerini bilir. | - | - | - | - |
| Ö7 | Veri toplama ve analizinde etik standartları takip eder | - | - | - | 5 |
| Ö8 | Bilimsel araştırma yöntemlerini uygular ve sonuçlarını objektif bir şekilde değerlendirir | - | - | - | 5 |