Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Bu dersin amacı, öğrencilere R programlama dilini öğretmek ve bu becerileri tıbbi ve biyomedikal alanlardaki veri analizi ve uygulamalarında kullanabilmeleri için hazırlamaktır. Bu ders, öğrencilere R dilini kullanarak veri analizi, veri görselleştirme, istatistiksel analiz, tıbbi görüntü analizi ve makine öğrenme gibi medikal uygulamalar için gerekli temel yetkinlikleri kazandırır. Öğrenciler ayrıca büyük veri işleme ve derin öğrenme gibi ileri konuları da ele alarak, tıp, biyoloji ve sağlık bilimleri gibi disiplinlerdeki veri odaklı sorunları çözmek için gelişmiş veri analizi araçlarına sahip olurlar. Bu ders, öğrencilere veri odaklı tıp ve biyomedikal alanlarda etkili bir şekilde çalışma ve katkı sağlama yetenekleri kazandırmayı hedefler.

-

"R Programlama ve Medikal Uygulamaları" dersinin içeriği, öğrencilere R programlama dili kullanarak medikal ve biyomedikal veri analizi için gerekli temel bilgi ve becerileri sunar. Ders, temel R programlama kavramları ve veri yapılarıyla başlar ve ardından veri görselleştirme tekniklerine odaklanır. Öğrencilere veri analizi süreçlerini yönlendirmek, tıbbi ve biyomedikal veri kaynaklarını anlamak ve bu verileri analiz etmek için pratik araçlar sunar. İstatistiksel analiz, regresyon, hipotez testleri ve makine öğrenme gibi temel istatistiksel konuları ele alır. Ayrıca, öğrencilere tıbbi görüntü analizi, büyük veri işleme ve derin öğrenme gibi medikal uygulamalar için özel konuları öğrenme fırsatı sunar. Öğrenciler, projeler ve örnek uygulamalar aracılığıyla teorik bilgilerini pratik medikal uygulamalara dönüştürme şansı bulurlar. Bu ders, öğrencilere medikal ve biyomedikal veri analizi alanında uzmanlık kazandırır ve tıbbi araştırma, hasta bakımı ve sağlık sektöründeki veri odaklı görevlerde etkili bir şekilde çalışmalarını sağlar.

Sunum, ödev, proje

Yok

Türkçe

Hadley Wickham ve Garrett Grolemund, "R for Data Science," O'Reilly Media, 2016.

Yok

• Öğrenciler, R programlama dilini ileri düzeyde kullanma yeteneği kazanır. Veri analizi, veri görselleştirme ve istatistiksel hesaplamalar gibi temel becerileri uygulayabilirler.
• Ders, öğrencilere tıbbi ve biyomedikal veri türleri hakkında bilgi verir ve bu verilerin analizine yönelik özel teknikleri öğretir. Tıbbi görüntüler, hastane kayıtları ve laboratuvar verileri gibi verileri anlamak ve analiz etmek için gerekli yetkinlikleri kazanırlar.
• Öğrenciler, R ve ggplot2 gibi araçları kullanarak veriyi etkili bir şekilde görselleştirebilme yeteneği geliştirirler. Bu, verileri anlamak ve sonuçları başkalarına açıklamak için önemlidir.
• Ders, öğrencilere makine öğrenme ve derin öğrenme tekniklerini tanıtır ve bu teknikleri medikal uygulamalarda nasıl kullanacaklarını öğretir. Hastalık teşhisi, tıbbi görüntü analizi ve ilaç geliştirme gibi alanlarda bu bilgiyi uygulayabilirler.
• Öğrenciler, gerçek dünya medikal sorunlarını ele almak için R programlama ve veri analizi becerilerini kullanma fırsatı bulurlar. Bu, araştırma projeleri geliştirmek, sağlık sektöründeki veri odaklı sorunlara çözüm üretmek ve medikal uygulamalarda etkili bir şekilde çalışmak için gerekli olan becerileri kazanmalarını sağlar.