• 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 EMT 2014 İSTATİSTİKSEL PROGRAMLAMA ZORUNLU 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Ekonometri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

Dersi Alan Birimler

Ekonometri (İ.Ö) Ekonometri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, Python gibi veri analizi amaçlı kullanılan yazılımların bir programlama dili gibi ele alınarak, öğrencinin bu dillere hakim bir şekilde ve amaca yönelik olarak kod yazabilir hale getirilmesidir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Python kullanarak veri analizi amaçlı kod yazabilmek. 2   Python kullanarak veri tabanlarına bağlanabilmek. 3   Döngü ve fonksiyonları kodlarda kullanabilmek. 4   Python kullanarak verileri görselleştirebilmek. 5   Pythonda fonksiyonlar oluşturabilmek ve kullanabilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 1 Giriş 2 2 Python kütüphaneleri 3 3 numpy 4 4 numpy 5 5 quiz 6 6 pandas 7 7 pandas 8 8 quiz 9 9 Ara Sınav 10 10 pandas 11 11 grafikler 12 12 grafikler 13 13 temel istatistiksel teknikler 14 14 temel istatistiksel teknikler 15 15 uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Herkes için Python - Bülent Çobanoğlu

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, Soru-Cevap Metodu, Tartışma Metodu ve bilgisayar laboratuvarında uygulama yapma.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 DIC Dönemiçi Çalışma 2 ARS Arasınav 3 YIN Yarıyıliçi Notu DIC * 0.40 + ARS * 0.60 4 FN Yarıyılsonu Sınavı 5 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 6 BUT Bütünleme Notu 7 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60

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

Prof.Dr.İpek Deveci Kocakoç ipek.deveci@deu.edu.tr

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 14 3 42 Konu Hakkında Hazırlık 12 3 36 Vize Sınavına Hazırlık 1 17 17 Final Sınavına Hazırlık 1 24 24 Vize Sınavı 1 1 1 Final Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 121

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1