R ve R Studio yazılımı kullanarak verilerin programa alınması, düzenlenmesi, veri analizlerinin yapılması ve sonuçların yorumlanmasıdır.
Course Content
Bu ders; R programlamaya giriş ve temel algoritmalar,Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS),Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri),Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam),Gerçek veriler üzerinden uygulama,Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği),Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam,Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri),Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam,Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Teaching Methods
Assessment Methods
1. R programlama dilinde kodlarla veri analizi yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
1.1 Verileri R programına alıp düzenler.
1.2 Verilerin analiz sonuçlarını istediği formatta dışarı aktarır.
2. İstatistiksel veri analizi yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
2.1 Veri tiplerini açıklar.
2.2 Veri tipine uygun istatistik testini belirler.
2.3. İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlar.
3. Verilerle R programı üzerinden gerekli görselleştirmeleri yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
3.1 Veri setini kullanarak histogram ve kutu grafiği çizer.
3.2. Veri setini kullanarak saçılım grafikleri çizer.
4. R kodlarının ve komutlarının çalışma mantığını bilerek veriler için gerekli kodları çalıştırabilecektir.
12, 16, 4
A, F
4.1. R kodlarının çalışma mantığını açıklar.
4.2. R kodları içindeki komutların çalışma mantığını açıklar.
5. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çekebilir ve bu yazılımlara R üzerindeki verileri aktarabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
5.1. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çeker.
5.2. Excel, SPSS gibi yazılımlara R üzerindeki verileri aktarır.
Teaching Methods:
12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Assessment Methods:
A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
1
R programlamaya giriş ve temel algoritmalar
2
Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS)
3
Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri)
4
Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi
5
Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması
6
Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam)
7
Gerçek veriler üzerinden uygulama
8
Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği)
9
Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri)
10
Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)
11
Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam
12
Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri)
13
Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam
14
Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama
Resources
Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gómez-Rubio, V., & Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717, pp. 237-268). New York: Springer.
Lecture notes and files shared in teams
Witten, D., & James, G. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. springer publication.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
https://www.youtube.com/@statquest bu kanalı takip edip ilgili videoları izleyiniz.
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications
No
Program Qualification
Contribution Level
1
2
3
4
5
1
Ekonomi ve finans alanında teorik bilgileri tanımlar.
2
Ekonomi ve finans alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır.
X
3
Ekonomik ve finansal analiz yapmaya yardımcı olan en az bir bilgisayar programını (SPSS, Eviews, STATA, R ve MATLAB) kullanabilir.
X
4
Ekonomi ve finans alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir.
5
Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir.
X
6
Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle alanıyla ilgili gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
X
7
Ekonomi ve finans alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır.
X
8
En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar
X
9
Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır.
10
Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır.
11
Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır.
X
12
Ekonomik ve finansal sistemin işleyişine dair elde ettiği uzmanlıkla, politika önerileri sunar, alana katkı sağlayıcı yaklaşımlar ortaya koyar.
Assessment Methods
Contribution Level
Absolute Evaluation
Rate of Midterm Exam to Success
40
Rate of Final Exam to Success
60
Total
100
ECTS / Workload Table
Activities
Number of
Duration(Hour)
Total Workload(Hour)
Ders Saati
14
3
42
Rehberli Problem Çözme
3
14
42
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
1
14
14
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
4
2
8
Proje Sunumu / Seminer
0
0
0
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
0
0
0
Ara Sınav ve Hazırlığı
1
20
20
Genel Sınav ve Hazırlığı
1
20
20
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Total Workload(Hour)
146
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(146/30)
5
ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit.
Detail Informations of the Course
Course Description
Course
Code
Semester
T+P (Hour)
Credit
ECTS
UYGULAMALI VERİ ANALİZİ
ECO3114316
Güz Dönemi
3+0
3
5
Course Program
Çarşamba 16:30-17:15
Çarşamba 17:30-18:15
Çarşamba 18:30-19:15
Cumartesi 16:30-17:15
Cumartesi 17:30-18:15
Cumartesi 18:30-19:15
Prerequisites Courses
Recommended Elective Courses
Language of Course
İngilizce
Course Level
Lisans
Course Type
Programa Bağlı Seçmeli
Course Coordinator
Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ
Name of Lecturer(s)
Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ
Assistant(s)
Aim
R ve R Studio yazılımı kullanarak verilerin programa alınması, düzenlenmesi, veri analizlerinin yapılması ve sonuçların yorumlanmasıdır.
Course Content
Bu ders; R programlamaya giriş ve temel algoritmalar,Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS),Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri),Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam),Gerçek veriler üzerinden uygulama,Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği),Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam,Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri),Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam,Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Teaching Methods
Assessment Methods
1. R programlama dilinde kodlarla veri analizi yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
1.1 Verileri R programına alıp düzenler.
1.2 Verilerin analiz sonuçlarını istediği formatta dışarı aktarır.
2. İstatistiksel veri analizi yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
2.1 Veri tiplerini açıklar.
2.2 Veri tipine uygun istatistik testini belirler.
2.3. İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlar.
3. Verilerle R programı üzerinden gerekli görselleştirmeleri yapabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
3.1 Veri setini kullanarak histogram ve kutu grafiği çizer.
3.2. Veri setini kullanarak saçılım grafikleri çizer.
4. R kodlarının ve komutlarının çalışma mantığını bilerek veriler için gerekli kodları çalıştırabilecektir.
12, 16, 4
A, F
4.1. R kodlarının çalışma mantığını açıklar.
4.2. R kodları içindeki komutların çalışma mantığını açıklar.
5. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çekebilir ve bu yazılımlara R üzerindeki verileri aktarabilecektir.
12, 16, 4, 9
A, F
5.1. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çeker.
5.2. Excel, SPSS gibi yazılımlara R üzerindeki verileri aktarır.
Teaching Methods:
12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Assessment Methods:
A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
1
R programlamaya giriş ve temel algoritmalar
2
Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS)
3
Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri)
4
Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi
5
Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması
6
Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam)
7
Gerçek veriler üzerinden uygulama
8
Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği)
9
Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri)
10
Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)
11
Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam
12
Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri)
13
Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam
14
Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama
Resources
Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gómez-Rubio, V., & Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717, pp. 237-268). New York: Springer.
Lecture notes and files shared in teams
Witten, D., & James, G. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. springer publication.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
https://www.youtube.com/@statquest bu kanalı takip edip ilgili videoları izleyiniz.
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications
No
Program Qualification
Contribution Level
1
2
3
4
5
1
Ekonomi ve finans alanında teorik bilgileri tanımlar.
2
Ekonomi ve finans alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır.
X
3
Ekonomik ve finansal analiz yapmaya yardımcı olan en az bir bilgisayar programını (SPSS, Eviews, STATA, R ve MATLAB) kullanabilir.
X
4
Ekonomi ve finans alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir.
5
Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir.
X
6
Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle alanıyla ilgili gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
X
7
Ekonomi ve finans alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır.
X
8
En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar
X
9
Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır.
10
Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır.
11
Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır.
X
12
Ekonomik ve finansal sistemin işleyişine dair elde ettiği uzmanlıkla, politika önerileri sunar, alana katkı sağlayıcı yaklaşımlar ortaya koyar.
