Ön Koşul Dersleri:
Dersin Dili:
İngilizce
Dersin Amacı:
Bu dersin amacı öğrencilere orta ve ileri seviyedeki hesaplamalı bilgisayarlı bir ortamda öğretmektir; Elektronik tabloları ve programları içeren hesaplama yöntemlerini kullanarak verileri derleme, işleme ve özetleme, raporlama ve yorumlama becerisi kazanır.
Dersin İçeriği:
Deney tasarımı, model oluşturma. Rasgele sayı üretme, test etme ve Monte Carlo yöntemleri. Rastgele yürüyüş. Çok ve doğrusal olmayan regresyonda hesaplama teknikleri, rastgele yürüyüş. otokorelasyon, heterossedastisite ve zaman serisi verileri.
Dersin Öğretim Yöntemleri:
1: Ders, 2: Soru-Cevap 3: Tartışma, 4: Benzetişim, 5: Vaka Takdimi
Dersin Ölçme Yöntemleri:
A: Sınav B: Sunum C: Ödev D: Proje E: Laboratuvar
Dikey Sekmeler
Dersin Öğrenme Çıktıları
Dersin Öğrenme Çıktıları | Program Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
Veri toplama yöntemlerini listeleme | 7 | 1, 2, 3 | A,C |
Verileri farklı modellere göre analiz edip uygun hale getirme ve sonuçları yorumlama. | 7 | 1, 2, 3 | A,C,E |
Veri analizinde C programlama kullanımını anlama | 3, 4, 7 | 1, 2, 4, 5 | A,C,E |
Zaman serisi analizinin temel kavramlarını anlama | 8 | 1, 2, 3 | A,C |
Elektronik tablo makrolarını ve istatistiksel komutları anlama | 3 | 1, 2, 3 | A,E |
Deney tasarımı, hipotez testi ve yorumunu anlama | 8 | 1, 2, 3 | A,C,E |
Hata analizi ve Monte Carlo yöntemlerini anlma. | 11 | 1, 2, 3 | A,C |
Dersin Akışı
DERS AKIŞI | ||
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | İstatistiksel kavramların gözden geçirilmesi | İstatistiğin temel kavramlar |
2 | Veri Tipleri ve Veri Toplama | Veri Toplama |
3 | Elektronik Tablo makroları ve komutları | Veri İşleme Excel Eklentileri |
4 | Olasılık Kavramlarının gözden geçirilmesi Binom, Poisson ve normal dağılımlar | Olasılık ve Olasılık Dağılımları |
5 | Örnekleme ve Bayes Teoremi | Olasılık Kuramı |
6 | Rastsal sayı üretimi ve büyük sayılar yasası | Excel Makroları ve C kodlaması |
7 | Rastsal süreçler ve Monte Carlo yöntemleri | Excel makroları ve C |
8 | Ara Sınav | |
9 | Kovaryans, korelasyon ve varyans analizi için hesaplamalı teknikler Computational Techniques for covariance, correlation and analysis of variance | C ve istatistiğin gözden geçirilmesi |
10 | Doğrusal tek ve çok değişkenli Regresyon | Excel ve C tekrarı |
11 | Doğrusal olmayan modeller ve regresyon | Olasılık Dağılımları |
12 | Time series Analysis | Random Variables |
13 | Rastgele yürüme, AR-MA ve ARIMA teknikleri | Temel İstatistik |
14 | Rassallık ve rastgele sayı takımları üzerinde parametrik olmayan testler için hesaplama teknikleri C programlama | C programlama |
15 | Final Sınavı |
Kaynaklar
KAYNAKLAR | |
Ders Kitabı | Douglas A. Lind, William G. Marchal, Samuel A. WathenBasic Statistics for Business & Economics 8th Edition, Mc Graw Hill, ISBN 978-007-131807-5, Salvatore D., Reagle D. Statistics and econometrics 2ed., Schaum's Outline, McGrawHill, 2002 |
Diğer Kaynaklar | Ders Notları, Veri Tablosu, Programlama gereçleri. |
Materyal Paylaşımı
MATERYAL PAYLAŞIMI | |
Dokümanlar | Ders konuları için kılavuz ve ek örnekler |
Ödevler | Ödevler |
Sınavlar | Ara ve donem sonu sınavları |
Değerlendirme Sistemi
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ | ||
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SAYI | KATKI YÜZDESİ |
Ara Sınav | 2 | 2 X 40 |
Laboratuvar ve Kısa Sınav | - | 20 |
Devam | - | 0 |
Toplam | 100 | |
Finalin Başarıya Oranı | 50 | |
Yıl içinin Başarıya Oranı | 50 | |
Toplam | 100 |
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI | |||||||
No | Program Öğrenme Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda görsel ara yüzlerin tasarlanması ve geliştirilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda bilgi sahibidir. | ||||||
2 | Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda kullanıcılara amaçlarına uygun bilgisayar uygulamalarının tasarlanması, geliştirilmesi ve kullanılabilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda ileri bilgi sahibidir. | ||||||
3 | Bilgisayar biliminin temel işleyişini ve problemlerini soyut matematik çerçevesi içinde çözebilmek için gerekli algoritma veri yapılarını tasarlayabilen, geliştirilebilen ve uygulayabilen bilgi ve beceriye sahiptir. | x | |||||
4 | Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen yapısal yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir. | x | |||||
5 | Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen nesne yönelimli yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir. | ||||||
6 | Bilişim mezunu bilgisayarların temel bileşeni işletim sistemlerinin işleyiş mantığını, sistemde işlerin ve kullanıcı yetkilerinin yönetimi için komutların geliştirilmesi ve farklı donanımsal ortamlarda uygulanmasını bilir. | ||||||
7 | Bilişim mezunu veri kavramı, yapıları, modelleri ile veritabanı uygulamalarını kullanma ve ilişkisel veritabanlarında veriyi erişim ve işleme araçlarını tasarlama, geliştirme ve uygulama hakkında bilgi ve becerilere sahiptir. | x | |||||
8 | Bilişim mezunu ticari amaçlı yazılımların veri depolarının modellenmesi, yazılımdan bağlanarak(aracılığıyla) veriye erişim, verilerin işlenmesi konularında ilgili yazılım araçlarıyla geliştirme ve uygulayabilme bilgi ve becerilerine sahiptir. | x | |||||
9 | Bilişim mezunu bilgisayar ağlarının temellerini, ağ sistemin tasarlanması ve yapılandırılması, bakımı ve sorunlarını çözebilmek için gerekli ve yeterli bilgi birikimine sahip olmak. | ||||||
10 | Bilişim mezunu günümüzün en büyük bilgisayar ağ olan internete özel olarak görsel ara yüzlerin ve çoklu katmanlı istemci/sunucu mimarisinde çalışabilecek yazılımların tasarlanması, geliştirilmesi ve uygulanabilmesi gerekli bilgi, beceri ve donanıma sahiptir. | x | |||||
11 | Bilişim mezunu, Türkçe, İngilizce ve ikinci bir yabancı dili kullanarak , eğitimi boyunca kazandığı, toplumun temel kurum ve kuruluşlarına ilişkin değerlerin bilincinde olarak , farklı iş ortamlarında meslektaşları ile iletişim kurar, sorumlulukları çerçevesinde, gerekli bilgileri yazılı ve sözlü olarak iletebilir. | X |
AKTS İş Yükü Tablosu
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU | |||
Etkinlik | SAYISI |
Süresi (Saat) |
Toplam İş Yükü (Saat) |
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 15x toplam ders saati) | 15 | 3 | 45 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 15 | 3 | 45 |
Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
Kısa Sınav | 2 | 6 | 12 |
Ödev | 14 | 1 | 14 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 136 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5.44 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 5 |
Hiçbiri