• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 5089 Sayısal Hesaplamalar ve Programlama ZORUNLU 3 0 0 3

Dersi Veren Birim

Ekonometri Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı öğrencilerin istatistik, yöneylem ve ekonometri alanlarındaki derslerde ihtiyaçları olan bilişim ve programlama altyapısnı oluşturmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   R ve MATLAB ı kullanarak veri tabanlarına bağlanabilmek 2   Programlamaya ilişkin temel kavramları tanımlayabilmek 3   R ve MATLAB ı kullanarak veri analizi amaçlı kod yazabilmek 4   Döngü ve fonksiyonları kodlarda kullanabilmek. 5   R ve MATLAB ı kullanarak verileri görselleştirebilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Sayısal hesaplamaya giriş, R, R Studio ve Matlab kurulum ve tanıtımı 2 Programlamanın temelleri 3 Döngüler ve sayaçlar 4 R'da verilerin saklanması, işlemler ve fonksiyonlar 5 R'da Matrislerin, Veri çerçevelerinin oluşturulması 6 R'da veri görselleştirme 7 R'da optimizasyon ve veri analizi uygulamaları 8 MATLAB'de verilerin saklanması, İşlemler ve fonksiyonlar 9 Matlab veri yapıları 10 Matlab'da veri görselleştirme 11 Matlab araç kutularının kullanımı 12 Matlab'de optimizasyon ve veri analizi uygulamaları 13 Makale incelemeleri 14 Örnek uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Satman, M. H. (2018) R ile Programlama, Türkmen Kitabevi, İstanbul. Deveci Kocakoç, İ. (2007) MATLAB ve İstatistiksel Veri Analizi, Nobel, Ankara

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 3 36 Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 111

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 ÖK.1 1 1 1 1 1 1 1 1 ÖK.2 1 1 1 1 ÖK.3 1 1 1 1 ÖK.4 1 1 1 1 ÖK.5 1 1