| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Veri Bilimi ve Analizi II | MUF234 | 4 | 2 + 1 | 4,0 |
| Birim Bölüm | MUHASEBE VE FİNANS YÖNETİMİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Örgün öğretim |
| EBS Koordinatörü | Öğr. Gör. Dr. Deniz GÖKTAŞ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | Öğr. Gör. Dr. Deniz GÖKTAŞ |
| Amaç |
Bu dersin amacı finans ve bankacılık verilerinin işlenmesi ve finansal veri analitiği yöntemlerinin tanıtılmasıdır. |
| Ders İçeriği |
Dersin içeriği, finans ve bankacılık veri kaynakları, verilerin analizi ve veri analitiği yöntemleri ve veri analitiğinde kullanılan programlardan oluşmaktadır. |
| Ders Kaynakları |
Python Uygulamalı İstatistiksel Veri Analizi, Ahmet SEL, Akademisyen Kitabevi
Ekonomide Geleceği Okumak, Orhan Karaca, Türkmen Kitabevi 2018 Molnar, C. (2025). Yorumlanabilir makine öğrenmesi: Kara kutu modelleri açıklanabilir yapmak için bir rehber (O. Özdemir, Çev.). christophm.github.io/interpretable-ml-book/ |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2025 - 2026 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 4,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Veri yapıları | Ders |
| 2 | Kaydedilme şekline göre veri seti yapıları | Laboratuar |
| 3 | Değişkenler | Ders |
| 4 | Excel'de veri dönüşümleri | Ders |
| 5 | Excel'de Veri Görselleştirme | Ders |
| 6 | Excel'de Özet İstatistikler | Ders |
| 7 | Excel'de finansal veri analizi | Ders |
| 8 | Python'a Giriş | Ders |
| 9 | Python veri yapıları | Ders |
| 10 | Python'da Veri Ön İşleme | Ders |
| 11 | Python'da kayıp veri yönetimi | |
| 12 | Python'da regresyon ve korelasyon | Ders |
| 13 | Python ile Finansal Veri Analizi | Laboratuar |
| 14 | Pyhton'da finansal veri analizi II | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| İktisadi ve finansal verilerin yapısını tanımak | |||
| Python pandas kütüphanesinde veri analizi yapabilmek | |||
| Finansal veri kaynaklarını tanımak | |||
| Finansta ve ekonomide veri analitiği tekniklerini uygulamak |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| İktisadi ve finansal verilerin yapısını tanımak | - | - | 2 | 4 | - | 4 | 5 | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | ;
| Python pandas kütüphanesinde veri analizi yapabilmek | - | - | - | 3 | - | 4 | 5 | - | - | 5 | 5 | 4 | - | - | ;
| Finansal veri kaynaklarını tanımak | - | - | - | 3 | - | 5 | 5 | - | - | 5 | 5 | 4 | - | - | ;
| Finansta ve ekonomide veri analitiği tekniklerini uygulamak | - | - | - | 4 | - | 5 | 5 | - | - | 5 | 5 | 4 | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | 0,5 | 3,5 | - | 4,5 | 5 | - | - | 5 | 5 | 4,25 | - | - |
