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