BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| EKONOMİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| ECO2868 | R ile Makine Öğrenmesi | Bahar | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | Turkish |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. OZAN BAKIŞ |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, temel makine öğrenme algoritmalarını R dili ile uygulamalı olarak öğretmektir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Makine öğrenmesinin temelleri ve uygulama alanları 2. Regresyon analizi 3. Sınıflama 4. Kümeleme 5. Model seçimi 6. Tahmin ve tahmin performansını ölçmek |
Dersin İçeriği
| Derste makine öğrenmesinin temel kavramları, istatistik ve veri bilimi ile olan ilişkisi anlatıldıktan sonra temel algoritmalar uygulamalı olarak öğretilecektir. Dersin temel felsefesini yaparak öğrenme oluşturacaktır. Bu sebeple öğrencilerin yaparken hata yapmaları ve hatalarından ders çıkarmaları teşvik edilecektir. Öğrencilerin 2-3 kişilik gruplar halinde dersin hocası ile beraber seçecekleri bir veri ve konu üzerinde çalışarak öğrendiklerini bu veriye uygulamları beklenmektedir. Final sınavı dönem boyunca üzerinde çalışılan bu projenin sunumu şeklinde olacaktır. Bu dersi alacak öğrencilerin R programalama dilinin yanısıra temel istatistik kavramlarının bildiği kabul edilmektedir. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | ISLR, Ch. 1, 2 |
| 2) | R dili: Hafıza tazeleme | |
| 3) | Çoklu regresyon analizi | ISLR, Ch. 3 |
| 4) | Sınıflama: Lojistik regresyon ve diskriminant analizi | ISLR, Ch. 4 |
| 5) | Sınıflama: Naif Bayes ve k-en yakın komşu (kNN) | ISLR, Ch. 4 |
| 6) | Sınıflama: Karar ağaçları | ISLR, Ch. 8 |
| 7) | Tahmin performansı ve model seçimi | ISLR, Ch. 5, 6 |
| 8) | Tahmin performansı ve model seçimi | ISLR, Ch. 5, 6 |
| 9) | Ara sınav | |
| 10) | Temel bileşenlar analizi (PCA) | ISLR, Ch. 12 |
| 11) | Kümeleme: K-ortalamalar | ISLR, Ch. 12 |
| 12) | Kümeleme: Hiyerarşik Kümeleme | ISLR, Ch. 12 |
| 13) | Proje sunumuna hazırlık | |
| 14) | Proje sunumu |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | |
| Diğer Kaynaklar: | James, G., D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani (2021). An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R, https://www.statlearning.com |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 10 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 | 30 |
| Final | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 144 | ||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bir dünya vatandaşı olarak, küresel ekonomik, siyasi, toplumsal ve ekolojik gelişmelerin ve eğilimlerin farkındadır. | 2 |
| 2) | Küresel ve yerel dinamiklerin gerektirdiği teknolojik ilerlemeyi yakınen takip edecek ve öğrenmeyi sürdürebilecek donanıma sahiptir. | 5 |
| 3) | Temel iktisadi ilkeleri ve analiz yöntemlerini özümser ve günlük olayları değerlendirirken kullanır. | 4 |
| 4) | Ekonomi ile ilgili problemleri tanımlarken, bunları analiz ederken ve bulduğu sonuçları ilgili paydaşlarla paylaşırken nicel ve istatistiksel araçları kullanır. | 5 |
| 5) | Ekonomik birimlerin var olan kısıtlar ve teşvikler altında karar alma aşamalarını anlar, bu kararların etkileşimlerini ve olası gelecek etkilerini inceler. | 3 |
| 6) | Dijital teknolojilerin kullanıldığı yeni iş yapma biçimlerini ve yeni piyasa yapılarını kavrar. | 2 |
| 7) | İktisadi ve toplumsal problemleri eleştirel bir yaklaşımla ele alır ve analitik çözümler geliştirir. | 1 |
| 8) | Analitik çözüm üretmek ve nicel araştırma yöntemlerini kullanmak için gerekli matematiksel donanıma sahiptir. | 3 |
| 9) | Katkıda bulunduğu çalışmalarda bireysel ve toplumsal refahı birlikte ve etik bir bakış açısıyla gözetir. | 1 |
| 10) | Ekonomik problemleri disiplinler arası bir yaklaşımla ele alır ve farklı disiplinlerden yararlanarak çözüm arar. | 3 |
| 11) | Bir takımın parçası olarak katkıda bulunduğu çalışmalarda özgün ve yenilikçi fikirler üretir. | 5 |