Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Pyhton ve R İle Veri Analizi | EKO 458 | 8 | 2 + 0 | 2 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | Python İstatistik Veri Tabanı Yönetim Sistemleri |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ALPASLAN KİBAR |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN, |
Dersin Yardımcıları | Dr.Öğr.Üyesi ALPASLAN KİBAR |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Python ve R programlama dilleri ile programlama becerisine sahip olma. Bu programlama dillerine ait veri analizi kütüphanelerini tanıyarak etkin kullanabilme. Python ve R programlama dilleri ile veri analizi uygulamaları gerçekleştirebilme. |
Dersin İçeriği | Temel veri tipleri, Temel kontrol yapıları, Data list oluşturulması ve kullanımı, Matrislerin kullanımı, Diziler, Çok boyutlu diziler, Data frame kullanımı, Veri Analizi |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Karar verme ve tekrarlı yapıları program kodlarında kullanabilir | Anlatım, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , Alıştırma ve Uygulama, | Ödev, Proje / Tasarım, |
2 | Fonksiyonları programın etkinliğini sağlamak için kullanabilir | Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Problem Çözme, Anlatım, | Proje / Tasarım, Ödev, |
3 | Python programını etkin bir şekilde algoritmalar kullanarak yazabilir | Gösterip Yaptırma, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Proje Temelli Öğrenme , Anlatım, | Sınav, Ödev, |
4 | pandas kütüphanesi kullanarak veri analizi yapabilir. | Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Proje Temelli Öğrenme , Anlatım, | Ödev, Sınav, |
5 | pandas-profiling kütüphanesi kullanarak detaylı veri analizi yapabilir. | Gösterip Yaptırma, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Programlamaya Giriş | |
2 | Girdi, İşlem ve Çıktı | |
3 | Temel Kontrol Yapıları - Karar Verme | |
4 | Temel Kontrol Yapıları - Tekrarlı Yapı | |
5 | Fonksiyon Kullanımı | |
6 | Dosya Yapısı | |
7 | List Yapısı | |
8 | Vektör Kullanımı | |
9 | Matris Kullanımı | |
10 | Data Frame Kullanımı | |
11 | Veri Analizi için Python ve R Kütüphaneleri | |
12 | Veri Analizi | |
13 | Veri Analizi | |
14 | Veri Analizi |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | 14 haftalık ders notları sabiste dökümanlar kısmında yüklüdür. Mevcut notlar öğrenci profiline göre güncellenmektedir. |
Ders Kaynakları | Python 3 için Türkçe Kılavuz 3. sürüm, Fırat Özgül Yeni başlayanlar için Python, Ahmet Aksoy |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir bakış açısından hareketle, iktisadi konularda analitik yönden tutarlı fikir oluşturma ve bu fikri savunma becerisine sahip olma | ||||||
2 | Temel ekonometri ve istatistik teorilerini mikro ve makro iktisadi problemlere çözüm üretmede kullanabilme yeteneğine sahip olma. | ||||||
3 | Türkçede olduğu gibi bir yabancı dilde de yazılı (ve tercihen ilave olarak sözlü) iletişim becerisine sahip olma. | ||||||
4 | Genel ekonometri teorisi hakkında bilgili olma. | ||||||
5 | Gerek kamunun gerekse de özel kesimin gereksinim duyduğu yüksek becerili elemanlarda olması gereken yeterli düzeyde hukuk bilgisine sahip olma. | ||||||
6 | Hem temel bilgisayar kullanımlarını (word ve excel benzeri programlarda) hem de iktisadi analiz yapmaya yardımcı olan en az bir bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata ve benzeri) kullanabilme | X | |||||
7 | Matematiksel, iktisadi, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz yapma beceisi kazanmak | X | |||||
8 | Sayısal ve istatiksel araştırma becerisine ve düşünme yeteneğine sahip olmakla beraber, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını öngörebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkilerini göz önünde bulundurma, analitik düşünce yapısına sahip olma ve stratejik yaklaşım geliştirebilme | ||||||
9 | Kelime anlamı, kompozisyon kuralları ve gramer dâhil olmak üzere bir yabancı dilde bilgi sahibi olma, bu niteliklerini sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme | ||||||
10 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olma | ||||||
11 | Türkçe yazılı ve sözlü iletişim yeterliliğine sahip olma, bilgilerini ve düşüncelerini başkalarına iletebilme, ikna gücü yüksek, eleştirel düşünebilme, alternatif çözümler üretebilme, ve bilgileri analiz etme becerisine sahip, inisiyatif kullanabilme becerisine sahip olma | ||||||
12 | Takım çalışmasına uyumlu, inisiyatif sahibi, yenilikçi fikirlere açık ve analitik düşünebilme becerilerine sahip olmak | X |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ödev | 20 |
2. Ödev | 20 |
3. Ödev | 20 |
1. Ara Sınav | 40 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
1. Final | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 12 | 2 | 24 |
Ara Sınav | 1 | 9 | 9 |
Kısa Sınav | 2 | 14 | 28 |
Ödev | 1 | 8 | 8 |
Final | 1 | 14 | 14 |
Toplam İş Yükü | 115 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,6 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 5 |