Lisans
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
İşletme
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.

İşletme Programı Ana Sayfası / Program Ders Planı / PYTHON İLE VERİ ANALİZİNE GİRİŞ

PYTHON İLE VERİ ANALİZİNE GİRİŞ

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
ISL0099 PYTHON İLE VERİ ANALİZİNE GİRİŞ 2/0/0 SA TÜRKÇE 4
Dersin Amacı
 Öğrenciye Python programlamanın temellerini tanıtacaktır. Python çerçevesine ve kurulumuna genel bir giriş yapıldıktan sonra temel matematiksel işlemlerde, tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiksel analizlerde ve veri görselleştirmede kullanılan kütüphaneler tanıtılacaktır. Öğrenciler ilgili işlemleri ve analizleri laboratuvar ortamında öğrenecek ve Anaconda ve Jupiter kullanarak uygulayacaktır
Ön Koşullar
Eş Koşullar
Özel Koşullar
Öğretim Üyeleri Doç.Dr.Murat Taha Bilişik
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Görüşme Saatleri ve Yeri
Öğretim Yöntem ve Teknikleri  

Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler

Temel Kaynaklar  Al Sweigart. “Automate the Boring Stuff with Python”
Allen B. Downey. Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, 2nd edition
Diğer Kaynaklar  Class materials will be hosted on GitHub – the link will be shared by the first class.
Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta Anaconda, Jupiter ve Google Colab kurulumu Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
2. Hafta Değişkenler, veri türleri, verilerin Python’a aktarılması, Python kütüphaneleri Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
3. Hafta Temel aritmetik işlemler Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
4. Hafta Veri dönüşümü ve özetlenmesi Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
5. Hafta Tanımlayıcı istatistikler: Mod, Medyan, Ortalama, Varyans, Standart Sapma Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
6. Hafta Tanımlayıcı istatistikler: Kontenjan Tablosu ve Yorumlama Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
7. Hafta Tanımlayıcı İstatistikler ve Uygulama Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
8. Hafta Verilerin görselleştirmesinde kullanılan temel grafikler Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
9. Hafta Veri görselleştirme uygulamaları Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
10. Hafta Python’da Korelasyon analizi Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
11. Hafta Python’da Regresyon Analizi Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
12. Hafta Kaggle veri setleri kullanılarak Python’da uygulama Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
13. Hafta Kaggle veri setleri kullanılarak Python’da uygulama Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
14. Hafta Kaggle veri setleri kullanılarak Python’da uygulama Laboratuvar ortamında kodlama, Laboratuvar ortamında alıştırmalar ve problemler
15. Hafta
16. Hafta
17. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Projeler 2 50
Final 1 50


ÖÇ-1Öğrenci python temellerini anlayabilir
ÖÇ-2Öğrenci mevcut veriyi görselleştirebilir
ÖÇ-3Öğrenci veri temizleme ve ön İşleme işlemleri yapabilir
ÖÇ-4İstatistiksel analiz yapabilir
ÖÇ-5Veriyi yorumlayabilir
Program Çıktıları
PÇ-1İşletme ve yönetim bilimlerinin temel kuramsal ve olgusal bilgilerini; ekonomi, hukuk, sosyoloji, psikoloji ve sayısal yöntemler gibi ilişkili disiplinlerin temel kavramlarıyla ilişkilendirir.
PÇ-2Muhasebe, finans, pazarlama, üretim/operasyon, insan kaynakları, yönetim-organizasyon ve girişimcilik gibi temel işletme fonksiyonlarını açıklar ve bu fonksiyonlar arasındaki ilişkileri bütüncül biçimde yorumlar.
PÇ-3İşletme problemlerini incelemek amacıyla uygun nicel ve nitel veri toplama, analiz etme ve yorumlama yöntemlerini kullanır.
PÇ-4İşletme alanındaki sorunları tanımlar, yapılandırır, modelleme yaklaşımlarından yararlanarak analiz eder ve uygulanabilir çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-5İşletme işlevlerine ilişkin süreçleri hedef, kaynak, risk, iş akışı ve performans göstergeleri açısından tasarlar, değerlendirir ve iyileştirme önerileri geliştirir.
PÇ-6İşletme karar ve uygulamalarında mesleki etik, sosyal sorumluluk, hukuki çerçeve ve kurumsal sorumluluk ilkelerini dikkate alır.
PÇ-7Sürdürülebilir işletme anlayışını ekonomik, çevresel ve sosyal boyutlarıyla açıklar; sürdürülebilirlik ilkelerini işletme fonksiyonlarıyla ilişkilendirir ve sürdürülebilirlik odaklı iyileştirme önerileri geliştirir.
PÇ-8İşletme alanında yazılı, sözlü ve dijital iletişim araçlarını kullanarak rapor hazırlar, sunum yapar ve farklı paydaşlarla etkili iletişim kurar.
PÇ-9Bireysel çalışmalarda sorumluluk alır; çok disiplinli veya işletme odaklı takım çalışmalarında iş birliği yapar ve takım çıktısına katkı sağlar.
PÇ-10İşletme alanına ilişkin temel İngilizce kavramları ve mesleki metinleri izler; temel düzeyde yazılı ve sözlü mesleki iletişim kurar.
PÇ-11Güncel enformasyon sistemlerini ve dijital iş araçlarını işletme problemlerinin analizi, raporlanması ve karar destek süreçlerinde kullanır.
PÇ-12Elektronik tablo araçlarında ileri formül, veri analizi, modelleme ve makro gibi işlevleri kullanarak işletme verileri üzerinde analiz ve raporlama yapar.
PÇ-13ERP tabanlı yazılımlar üzerinde temel finansal muhasebe işlemlerini uygular ve dijital muhasebe süreçlerinin işletme kararlarına katkısını yorumlar.
PÇ-14Sanal işletme veya simülasyon ortamlarında satış, planlama, bütçe, finansman, strateji, rekabet ve performans kararlarını takım çalışması içinde analiz eder ve değerlendirir.
PÇ-15İşletme alanındaki güncel gelişmeleri, dijital dönüşüm eğilimlerini ve girişimcilik fırsatlarını izler; mesleki gelişim ve yaşam boyu öğrenme ihtiyaçlarını belirler.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11PÇ 12PÇ 13PÇ 14PÇ 15
ÖÇ 1               
ÖÇ 2               
ÖÇ 3               
ÖÇ 4               
ÖÇ 5