MDN628 - CEVHER HAZIRLAMADA VERİ ANALİZİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CEVHER HAZIRLAMADA VERİ ANALİZİ | MDN628 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 7 |
| Önkoşul(lar)-var ise | - | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Uygulama-Alıştırma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof.Dr. Ş. Levent Ergün | |||||
| Dersin amacı | Cevher hazırlamada elde edilen deneysel verilerin sunumu ve analizinde kullanılan sayısal teknikler ve kullanılan bilgisayar yazılımlarını uygulamalı olarak öğrencilere öğretmek | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Deneysel çalışmalardan elde edilen verilerin istatiksel analizi ve sunumuyla parametre tahmin teknikleri tartışılacaktır. Veri değerlendirme ve sunumunun temel mantığı ile birlikte bilgisayar paket programları kullanılarak tanımlayıcı istatistikler, istatiksel testler, korelasyon, regresyon, grafik çizimi, verilerin eğrilere uydurulması, doğrusal olmayan regresyonla parametre tahmini açıklanacaktır. Farklı veri setleriyle bilgisayar uygulamaları da yapılacaktır. | |||||
| Kaynaklar | Froth Flotation, 1962, AIME, Rocky Mountain Series. Meyer, S.L., Data Analysis for Scientists and Engineers, ISBN 0963502700 Vardeman, S.B., Jobe, J.M., 2000, Data Collection and Analysis , ISBN-10: 053436957X | ISBN-13: 978-0534369576 Reddy, T.A., 2011, Applied Data Analysis and Modeling for Energy Engineers and Scientists, ISBN-10: 1441996125 | ISBN-13: 978-1441996121 | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Cevher hazırlamada veri türleri |
| 2. Hafta | Verilerin grafiksel sunumu |
| 3. Hafta | Tanımlayıcı istatistikler |
| 4. Hafta | İstatistiksel testler |
| 5. Hafta | Korelasyon |
| 6. Hafta | Regresyon |
| 7. Hafta | Ara sınav |
| 8. Hafta | İstatistiksel deney düzenleme |
| 9. Hafta | Matematiksel modeller ve parametre tahmini |
| 10. Hafta | İlişkilerin eğriye uydurulması |
| 11. Hafta | Uygulamalar |
| 12. Hafta | Uygulamalar |
| 13. Hafta | Uygulamalar |
| 14. Hafta | Uygulamalar |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 1 | 25 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 25 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 2 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 7 | 98 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 1 | 30 | 30 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 20 | 20 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 31 | 80 | 210 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Maden mühendisliği lisans bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve bunları kullanır. | X | ||||
| 2. Alanında geçerli olan güncel teknikler ve yeni gelişmeler hakkında bilgi sahibidir ve gerektiğinde bunları öğrenir. | X | ||||
| 3. Eldeki sınırlı ve eksik veriyi, bilimsel yöntemler kullanarak tamamlar ve uygular. | X | ||||
| 4. Alanındaki uygulamalarda açığa çıkan sorunların nedenlerini ve çözüm yöntemlerini araştırma teknikleri kullanarak belirler. | X | ||||
| 5. Sahip olduğu uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilir, diğer disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirebilir, yorumlayabilir ve yeni bilgiler oluşturabilir. | X | ||||
| 6. Çok disiplinli takımlarda çalışabilir, karmaşık ve öngörülmeyen sorunlara çözümler geliştirebilir. | X | ||||
| 7. Uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütüp ve sonlandırır. | X | ||||
| 8. Sahip olduğu uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilir. | X | ||||
| 9. Çalışmalarını nitel ve nicel verilerle destekleyerek farklı gruplara yazılı veya sözlü olarak sunar. | X | ||||
| 10. Alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımlarını ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanır. | X | ||||
| 11. Alanında edindiği her türlü çalışmayı toplumsal, bilimsel, çevresel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek