GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİY-907 | BİYOLOJİK VERİ MADENCİLİĞİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Big Datanın içinden potansiyel sonuçların aranması, değerlendirilmesi, in silico ortamda verilen saklanması ve bu yöntemlerin kullanımının doğrulanmasıdır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Prof. Dr. Tamer AKKAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Big Data kavramını öğrenir |
| 2 | Veri eldesini öğrenir |
| 3 | Veri analizini öğrenir |
| 4 | Çevirimiçi analiz yöntemlerinin biyoloji bölümü kapsamında kullanılmasını kavrar |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Veri Madenciliği hakkında bilgi ve biyoloji alanında veri madenciliği hakkında uygulamaları içeri.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri madenciliği kavramı | ||
| 2 | Veri madenciliğine giriş | ||
| 3 | Biyolojide big data kavramı | ||
| 4 | Biyolojide big data kavramı | ||
| 5 | Veri analizi | ||
| 6 | Veri analizi | ||
| 7 | Yeni nesil dizileme tekniklerinin irdelenmesi ve ortaya çıkan verilerin analizi | ||
| 8 | Yeni nesil dizileme tekniklerinin irdelenmesi ve ortaya çıkan verilerin analizi | ||
| 9 | R dili anlatım | ||
| 10 | R dili anlatım | ||
| 11 | R dili uygulama | ||
| 12 | Vaka: R dili uygulama | ||
| 13 | Vaka: R dili uygulama | ||
| 14 | Vaka: R dili uygulama |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Xindong Wu. Data Mining in Bioinformatics, ISBN: 978-1-84628-059-7. Eğrioğlu, E., Yolcu, U., Baş, E. Yapay Sinir Ağları Öngörü ve Tahmin Uygulamaları, Nobel Akademik Yayıncılık. Yoshua Bengio (2016). Deep Learning, MIT Press Ltd.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| 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
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Beyin Fırtınası | 9 | 3 | 27 |
| Makale Kritik Etme | 13 | 4 | 52 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 6 | 3 | 18 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 3 | 6 | 18 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 3 | 6 | 18 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 180 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek