| 1 | Bu dersin içeriği, öğrencilerin verileri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama becerilerini kazanmalarını sağlar. Aşağıda, lisans veya yüksek lisans düzeyine uygun şekilde yapılandırılmış Veri Analiz Teknikleri ders içeriği yer almaktadır: | "Uygulamalı İstatistiksel Yöntemler" – Şaban Tezcan › Temel istatistiksel analiz ve örneklerle açıklamalar içerir. |
| 2 | Ortalama, medyan, mod Varyans, standart sapma Çarpıklık, basıklık Grafiksel gösterimler (histogram, kutu grafiği, dağılım diyagramı) | "İstatistiksel Yöntemler" – Fikri Akdeniz › Temel kavramlardan hipotez testlerine kadar kapsayıcı bir içerik sunar. |
| 3 | Temel olasılık kuralları Diskret ve sürekli dağılımlar Normal, binom, Poisson dağılımları | "Veri Madenciliği ve İstatistiksel Öğrenme" – Tamer Demiralp (Derleme) › Veri analizi ve modelleme üzerine ileri düzey uygulamalar içerir. |
| 4 | Basit doğrusal regresyon Regresyon katsayılarının yorumlanması R² ve model uygunluğu Çoklu regresyon analizi | "Statistics for Business and Economics" – Paul Newbold, William Carlson, Betty Thorne › Uygulamalı örneklerle iş dünyası odaklı veri analizi. |
| 5 | Temel bileşenler analizi (PCA) Faktör analizi Kümeleme yöntemleri (k-means, hiyerarşik) | "Applied Multivariate Statistical Analysis" – Richard A. Johnson, Dean W. Wichern › Çok değişkenli analiz için klasik bir başvuru kaynağı. |
| 6 | Python, R, SPSS, Excel veya MATLAB ile veri analizi uygulamaları Gerçek veri setleriyle proje geliştirme Raporlama ve sunum | "Practical Statistics for Data Scientists" – Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck › Modern veri bilimi bağlamında pratik istatistiksel teknikler. |
| 7 | Bu dersin içeriği, öğrencilerin verileri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama becerilerini kazanmalarını sağlar. Aşağıda, lisans veya yüksek lisans düzeyine uygun şekilde yapılandırılmış Veri Analiz Teknikleri ders içeriği yer almaktadır: | "Uygulamalı İstatistiksel Yöntemler" – Şaban Tezcan › Temel istatistiksel analiz ve örneklerle açıklamalar içerir. |
| 8 | Ortalama, medyan, mod Varyans, standart sapma Çarpıklık, basıklık Grafiksel gösterimler (histogram, kutu grafiği, dağılım diyagramı) | "İstatistiksel Yöntemler" – Fikri Akdeniz › Temel kavramlardan hipotez testlerine kadar kapsayıcı bir içerik sunar. |
| 9 | Temel olasılık kuralları Diskret ve sürekli dağılımlar Normal, binom, Poisson dağılımları | "Veri Madenciliği ve İstatistiksel Öğrenme" – Tamer Demiralp (Derleme) › Veri analizi ve modelleme üzerine ileri düzey uygulamalar içerir. |
| 10 | Basit doğrusal regresyon Regresyon katsayılarının yorumlanması R² ve model uygunluğu Çoklu regresyon analizi | "Statistics for Business and Economics" – Paul Newbold, William Carlson, Betty Thorne › Uygulamalı örneklerle iş dünyası odaklı veri analizi. |
| 11 | Python, R, SPSS, Excel veya MATLAB ile veri analizi uygulamaları Gerçek veri setleriyle proje geliştirme Raporlama ve sunum | "Practical Statistics for Data Scientists" – Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck › Modern veri bilimi bağlamında pratik istatistiksel teknikler. |
| 12 | Öğrencilerin verileri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama becerilerini kazanmalarını sağlar. Aşağıda, lisans veya yüksek lisans düzeyine uygun şekilde yapılandırılmış Veri Analiz Teknikleri ders içeriği yer almaktadır: | "Practical Statistics for Data Scientists" – Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck › Modern veri bilimi bağlamında pratik istatistiksel teknikler. |
| 13 | Varyans, standart sapma Çarpıklık, basıklık Grafiksel gösterimler | "İstatistiksel Yöntemler" – Fikri Akdeniz › Temel kavramlardan hipotez testlerine kadar kapsayıcı bir içerik sunar. |
| 14 | Python, R, SPSS, Excel veya MATLAB ile veri analizi uygulamaları Gerçek veri setleriyle proje geliştirme Raporlama ve sunum | "Applied Multivariate Statistical Analysis" – Richard A. Johnson, Dean W. Wichern › Çok değişkenli analiz için klasik bir başvuru kaynağı. |