Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi \ Uluslararası Girişimcilik
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Bu dersin önkoşulu bulunmamaktadır.
Bu ders, veri bilimi ve analitiğin temel kavramlarını tanıtarak, öğrencilere veri odaklı karar alma süreçlerini anlama ve uygulama becerisi kazandırmayı amaçlamaktadır. Ders, özellikle veri görselleştirme yöntemlerine ağırlık vererek, büyük veri setlerinin analiz edilmesini ve anlaşılmasını sağlamayı hedefler. Ders kapsamında, veri görselleştirme, temel istatistiksel analizler, veri temizleme, modelleme, iş dünyasında veri kullanımı ve karar alma süreçleri ele alınacaktır. Bu ders, yapay zekâ temelli yaklaşımlardan ziyade, görselleştirme ve veri analizi süreçlerine odaklanarak, veriyi daha etkin bir şekilde sunma ve yorumlama becerisi kazandıracaktır.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
Hamilton, L. C. (2012). Statistics with Stata: Version 12. Cengage Learning.
Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press.
Few, S. (2012). Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. Analytics Press.
Schwabish, J. (2021). Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks. Columbia University Press.
Veri bilimi ve analitiğin temel prensiplerini anlamak.
Veri toplama, temizleme ve analizi süreçlerini öğrenmek.
Veri görselleştirme tekniklerini kullanarak anlamlı sunumlar oluşturmak.
1. Veri görselleştirme tekniklerini kullanarak etkili grafikler ve sunumlar oluşturabilir.
2. Büyük veri setlerini temizleme ve analiz etme becerisi kazanabilir.
3. Veri odaklı karar alma süreçlerini değerlendirebilir.
4. İstatistiksel analiz yöntemlerini uygulayarak veriye dayalı rapor ve sunumlar hazırlayabilir.
1. Hafta: Dersin Tanıtımı
2. Hafta: Veri Bilimi Kavramları
3. Hafta: Veri Toplama ve Temizleme Teknikleri
4. Hafta: Temel İstatistiksel Analizler
5. Hafta: Veri Görselleştirme Teknikleri
6. Hafta: Excel ve Tableau ile Veri Analizi
7. Hafta: Stata ile Veri Analizi (Giriş)
8. Hafta: Ara Sınav
9. Hafta: Veri Setlerinin Keşfi ve Anlamlandırılması
10. Hafta: Örnek Uygulamalar: İş Dünyasında Veri Kullanımı
11. Hafta: Veriye Dayalı Karar Alma Süreçleri
12. Hafta – Öğrenci Sunumları
Referans Değerlendime Ölçütleri
• Ara Sınav %40
• Derse Katılım %15
• Proje ve Sunumlar % 45
|
Program Çıktısı
*
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|