# Ders 2: CSV, veri türleri, filtreleme ve eksik değerler

Bağımsız özel ders öğrenci paketi (90 dakika). Resmî UCL belgesi değildir; veri setindeki 12 kayıt kurmacadır.

## Hedefler
- RStudio çalışma dizinini ve CSV dosya yolunu doğrulamak.
- read.csv ile veri almak, str/head/dim/names ile incelemek.
- numeric, character, factor ve logical türlerini ayırmak.
- row/column indexing ve güvenli logical filters kullanmak.
- NA / na.rm / complete.cases farkını ve bilimsel sınırlılığı anlatmak.

## 0–10 dk: Hatırla
1. c(4,8,12) nasıl bir veri yapısıdır? mean sonucu?
2. Satır ve sütun farklı şeyleri nasıl temsil eder?
3. Eksik veri neden otomatik olarak 0 sayılmamalı?

## 10–25 dk: CSV ve veri sözlüğü
Önce getwd() ve file.exists("data/class_synthetic.csv").
S09 puan, S10 çalışma saati eksiktir. student_id bir kimlik kodu,
study_hours ve quiz_score sayısal; group ise kategoriktir.
Açılış: source("scripts/check_setup.R").
Ardından lesson02_demo.R dosyasını aç.

## 25–45 dk: Seçimler
1. Sadece A grubunu seç.
2. Puanı 70 veya üzeri olanları NA'ya dikkat ederek seç.
3. Sadece ID ve puan sütunlarını göster.
4. class_data$class_data sonucu ne? Yanlış sütun adını nasıl bulursun?

## 45–65 dk: Eksik veriler
1. Her sayısal sütundaki NA sayısını bul.
2. mean(quiz_score) ile mean(quiz_score, na.rm=TRUE) farkını açıkla.
3. Her iki değişkende ölçümü bulunan kaç satır var?
4. Grup A/B için mevcut puanların ortalamasını bul.
5. Orijinali bozmayarak bir kopyada ek bir NA oluştur.

## 65–77 dk: Grafiği yorumla
Yalnız hem study_hours hem quiz_score mevcut olan satırlarla scatterplot oluştur.
Grafikte kaç gözlem var? Eksiklik ve nedensellik açısından sınırlamaları neler?

## 77–90 dk: Bağımsız görevler
1. Yalnız grup B ve geçerli puanlarla yeni data.frame oluştur.
2. Satır sayısı ve ortalama puanı hesapla.
3. Puanı 75'ten yüksek kişilerin ID'lerini çıkar.
4. 2 cümlelik İngilizce sonuç yaz: betimleme + bilimsel sınırlama.

## Exit ticket
- NA, NaN, 0 ve boş character neden aynı değildir?
- [row,column] ile $ arasındaki temel fark nedir?
- na.rm=TRUE neden her problemde otomatik çözüm değildir?

Ev ödevi: 6 kurmaca satırlık CSV (en az 1 NA) oluştur, oku, iki özet ve
90–120 kelimelik yöntem/sınırlama açıklaması yaz.

Yayımlanan materyalde cevap anahtarı bulunmaz.