Yaşam Bilimlerinde Veri Analizi
Önsöz
Merhabalar! Mersin Üniversitesi Biyoteknoloji bölümü 2023 - 2024 Bahar döneminde verdiğim Veri Analizi ve İstatistiksel Öğrenme isimli dersler ile ilgili en güncel bilgileri bu sayfa üzerinden paylaşacağım.
Dersler sürekli güncellenmektedir. Dolayısıyla dönemin sonuna doğru eski site kullanımdan kaldırılacaktır ancak şu an için dersin internet sitesini sürekli takip etmeniz iyi olacaktır.
Dersin işlenme şekli
Biyoteknoloji Bölümü Discord sunucusu temel haberleşme noktamız olacaktır. Derslerle ilgili bütün soruları sunucuda cevaplayacağım. Dolayısıyla platforma üye olmanız tavsiye edilir.
Katkıda bulunan yazarlar
Bu ders aynı zamanda öğrencilerden gelen katkılara açıktır. Şu ana kadar katkıda bulunan yazarlar aşağıda alfabetik olarak sıralanmıştır:
- Anıl Yalçıner
- Cemil Bayraktar
- Erdi Barış Öztaş
- Fatma Nur Pırnaz
- Furkan Kürşat Özer
- Merve Akküp
- Nursena Kocatürk
- Veysi Bingöl
- Tanya Beril Korkmaz
Eğer siz de katkı sunmak isterseniz, bir sonraki kısımnda yazılanları inceleyebilirsiniz.
Bu siteyi nasıl takip etmeniz gerek?
Kitap kapsamında altı farklı bölüm olması planlanmıştır:
Eğer bu dersi ilk defa alıyorsanız ilk olarak Derse Hazırlık kısmını inceleyerek kullanılacak sistemlerin kurulumu hakkında bilgi alabilirsiniz. Derslere başlamadan önce bu kısmı bitirmiş olduğunuzdan emin olun. Yoksa ilerleyen adımlarda sorunlarla karşılaşabilirsiniz.
1 R ve RStudio R ve Rstüdyo programlarının kurulumu hakkında bilgileri içermektedir. Ardından 2 Önemli Konular ise, R ve RStudio ile çalışırken dikkat edilmesi gereken noktaları içermektedir. Burada yazan küçük ayrıntılara dikkat ederseniz, gereksiz bir şekilde yaşayacağınız vakit kaybının önüne geçebilirsiniz. 3 İlk adımlar, R ve Rstudio programları ile çalışmaya başlamanız için gerekli bilgileri anlatmaktdır. 4 Klasör İşlemleri’de, kullandığınız işletim sistemindeki klasör organizasyonu hakkında fikir alabilirsiniz.
Veri analizi kısmında genel olarak R ve Rstüdyo programlarının kullanımı, ggplot2 paketi ile görselleşirme, temel istatistik testler (t-testi) ve doğrusal modeller işlenecektir. 5 Neden Veri Analizi?, veri analizine giriş hakkında bilgi alabilirsiniz. 6 Bilimsel Yöntem ise, bilimsel yöntem hakkında bilgi vermeyi amaçlamıştır. Ardından 7 R ve Rstudio ile çalışma ve 8 Vektörler’de ise R ve Rstudio kullanmaya başlayacağız.
Bilgisayarlı düşünme kısmında ise R ile programlama, ileri seviye görselleştirme ve veri analiz yöntemleri, ileri seviye doğrusal modeller işlenecektir.
Pratik kısmında, bu iki derse ait pratikler olacaktır. Aynı zamanda bu pratiklerin çözümleri de Ekler kısmında verilecektir.
Uygulamalar kısmında tüm ders kapsamında işlenen konuların biyolojik veriler üzerinden uygulaması yapılacaktır. Şu an için RNA dizileme ve mikrodizin verisi analizi üzerine pratikler bulunmaktadır.
Son olarak, Türkiye’nin verisi kısmında ise Türkiye sınırları içerisinde elde edilmiş açık kaynaklı veriler hakkında uygulamalar yapılacaktır.
Önemli noktalar
Bir çok yerde dikkat etmeniz gereken özel noktalar size belirtilecektir.
Eğer böyle bir uyarıya denk gelirseniz bunu not etmeniz sizin için faydalı olabilir.
R üzerinde bir işi yapmanın birden fazla yolu bulunmaktadır. Eğer böyle bir uyarıya denk gelirseniz alternatif bir yol izleyebilirsiniz.
Burada yazan bilgiler o işin gerçekleştirilmesi için önem arz etmektedir.
Eğer bu kutududaki bilgilere dikkat etmezseniz bir hatayla karşılaşma ihtimaliniz oldukça yüksektir.