| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Python ve R İle Veri Analizi | EKO 405 | 7 | 2 + 0 | 2 | 7 |
| Ön Koşul Dersleri | Ekonometri I, Ekonometri II, Zaman Serileri Analizi |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET AYDIN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET AYDIN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Temel Öğretim |
| Dersin Amacı | Python ve R programlama dillerini tanımak. Python ve R programlama dilleri ile temel ekonometrik, zaman serisi ve makine öğrenmesi analizi uygulamaları gerçekleştirmek. |
| Dersin İçeriği | Programların kurulumu, veri hazırlama, temel ekonometrik, zaman serisi ve makine öğrenmesi analizlerin ve çıkarımlarının yapılması |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | R programını etkin bir şekilde kullanma | ||
| 2 | R programı ile temel ekonometrik ve zaman serisi analizlerini gerçekleştirebilme | ||
| 3 | Python programını etkin bir şekilde kullanma | ||
| 4 | Python programı ile temel ekonometrik ve zaman serisi ve makine öğrenmesi analizlerini gerçekleştirebilme |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | R ve Python ilgili temel kavramlar ve terminoloji | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 2 | R programına Giriş | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 3 | R programında Basit Regresyon | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 4 | R programında Çoklu Regresyon | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 5 | R programında Regresyon Çıkarımları | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 6 | R programında Zaman Serisi Analizine Giriş | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. |
| 7 | Vize | |
| 8 | Python programına Giriş | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 9 | Python programında Basit Regresyon | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 10 | Python programında Çoklu Regresyon | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 11 | Python programında Regresyon Çıkarımları | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 12 | Python programında Zaman Serisi Analizine Giriş | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 13 | Python programında makine öğrenmesi | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| 14 | Python programında makine öğrenmesi | Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Güriş, S., Çağlayan Akay, E., & Güriş, B. (2020). R ile temel ekonometri. İstanbul: DER Yayınları. Sorhun, E. (2021) Python ile Ekonometri: Abaküs Kitap |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | ||||||
| 2 | Mikro ve makro ekonomik sorunlara çözüm bulmak için temel ekonometri ve istatistiksel teorileri kullanma becerisine sahip olmak. | ||||||
| 3 | Türkçe'nin yanı sıra yabancı dilde yazılı (ve tercihen sözlü) iletişim becerisine sahip olmak. | ||||||
| 4 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 5 | Hem kamu hem de özel sektörün ihtiyaç duyduğu yüksek vasıflı personelde olması gereken yeterli düzeyde hukuk bilgisine sahip olmak. | ||||||
| 6 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | ||||||
| 7 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | ||||||
| 8 | Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme | ||||||
| 9 | Sözlü ve yazılı iletişimde bu nitelikleri kullanabilmek için kelime anlamı, kompozisyon kuralları ve gramer gibi yabancı dil bilgisine sahip olmak | ||||||
| 10 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| 11 | Türkçe yazılı ve sözlü iletişim becerisine sahip olmak | ||||||
| 12 | Takım çalışmasına uyumlu, inisiyatif sahibi, yenilikçi fikirlere açık ve analitik düşünme becerisine sahip olmak | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | R programını etkin bir şekilde kullanma | ||||||||||||
| 2 | R programı ile temel ekonometrik ve zaman serisi analizlerini gerçekleştirebilme | ||||||||||||
| 3 | Python programını etkin bir şekilde kullanma | ||||||||||||
| 4 | Python programı ile temel ekonometrik ve zaman serisi ve makine öğrenmesi analizlerini gerçekleştirebilme |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 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 | 14 | 14 |
| Kısa Sınav | 2 | 7 | 14 |
| Ödev | 1 | 7 | 7 |
| Final | 1 | 28 | 28 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Ödev | 1 | 30 | 30 |
| Final | 1 | 30 | 30 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 1 | 25 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 296 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 11,84 | ||
| dersAKTSKredisi | 7 | ||