Veri Bilimi Anabilim Dalı Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/220

Browse

Browsing Veri Bilimi Anabilim Dalı Tez Koleksiyonu by Subject "Bilim Ve Teknoloji"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    İstatistiksel Ön Puanlama Bileşeni ile Gruplama Puanlama Modellemesi (GSM) Yaklaşımın Geliştirilmesi: Yüksek Boyutlu Transkriptomik Veri Analizi için Bir Vaka Çalışması
    (Abdullah Gül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Khokhar, Maham; Güngör, Burcu; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ve Ekonomi İçin Veri Bilimi Ana Bilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
    Rapid advancements in transcriptomic technologies have significantly increased the volume of data available for analysis, which presents challenges in terms of efficiency and computational demand. This thesis introduces a Pre-Scoring component to the Grouping-Scoring-Modeling (G-S-M) framework to address inefficiencies caused by the excessive number of gene groups generated by traditional GSM. By selectively prioritizing gene groups based on their statistical significance, this innovation aims to reduce the computational demands associated with scoring these groups using machine learning models, thereby streamlining the analysis process. Assessed across nine diverse Gene Expression datasets, the Pre-Scoring G-S-M framework not only maintained accuracy comparable to the traditional approach but did so with significantly fewer genes. This refinement conserves resources while maintaining the robustness and reliability of the data analysis, crucial for advancing research in personalized medicine and therapeutic strategies. The findings suggest that the modified G-S-M framework serves as a valuable tool in bioinformatics, offering a more efficient approach to handling large-scale genomic datasets. Future work will focus on adapting this enhanced framework to incorporate diverse types of omics knowledge, such as proteomics and metabolomics, further optimizing its performance to broaden its applicability in both clinical and research settings
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Üniversitelerde Ar-Ge Harcamalarının Araştırma Performansına Etkisi
    (2023) Karaman, Yunus Emre; Doğan, Eyüp; 01. Abdullah Gül University; 03.02. Ekonomi; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
    Ülkelerin ekonomik olarak kalkınmış olduklarını gösteren en önemli etken ürettikleri teknoloji seviyesidir. Teknoloji ise bilimsel araştırmalarla teorik olarak üretilen bilginin uygulamaya aktarılmış halidir. Bu çerçevede ekonomik kalkınma ve refah seviyesi ile bilimde gelinen nokta arasında açık bir bağlantı vardır. Ülkelerin bilime ve araştırma faaliyetlerine ayırdıkları kaynaklar her geçen yıl artmakta ve bu kaynakların etkin bir şekilde kullanımı bu ülkelerin refah seviyesinin artmasında kritik rol oynamaktadır. Bu çalışma Türkiye'de araştırma-geliştirme faaliyetlerine ayrılan mali kaynağın önemli bir bölümünü oluşturan üniversite yatırım bütçesinin üniversitelerin araştırma performansına etkisini ortaya koymaktadır. Bu tezde ortaya konan amaca ulaşabilmek için çoklu regresyon analizi kullanılmıştır. SCI, SCI-Expanded, SSCI ve AHCI endeksli dergilerde yayımlanmış öğretim elemanı başına düşen yayın sayısı ve Web of Science yayınlarının atıf sayısı araştırma performansını temsilen bağımlı değişkenler olarak kullanılmıştır. Ar-Ge'ye harcanan yatırım bütçesi oranı ise ar-ge harcamalarını temsilen bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Ayrıca öğretim elemanı sayısı ve YÖK 100/2000 Projesi doktora bursiyeri sayısı verileri kontrol değişkeni olarak modellerde yer almıştır. Ar-Ge harcamalarının araştırma performansını pozitif yönde etkilediği sonucuna varılmıştır.