| ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| ECO4754 | Uygulamalı İktisatta Seçilmiş Konular | Güz | 3 | 0 | 3 | 4 |
| Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
| Öğretim Dili: | En |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Hibrit |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi DİLA ASFUROĞLU |
| Dersin Amacı: | Bu ders öğrencilere akademik makaleleri okumayı, eleştirel düşünmeyi ve bu makalelerin temel sonuçlarını tekrarlamayı öğretmeyi amaçlar. Bu ders, öğrencilerin akademik makaleleri eleştirel olarak değerlendirmelerini kolaylaştırmak amacıyla istatistik ve ekonometriden temel bilgi ve araçları vermeyi kapsar. Öğrenciler ayrıca kendi araştırma sorularını bulma, sorularını analiz etme ve projelerini uygulamalı bir şekilde sunma süreçlerini öğreneceklerdir. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Akademik makaleleri eleştirel olarak okur ve değerlendirebilir; 2) Kalem-kağıt ve yazılımları kullanarak akademik makalelerin sonuçlarını çoğaltabilir; 3) Verileri yorumlamak için uygulamalı araçları kullanır; sayısal istatistikleri kullanarak verileri betimler; verileri grafikler kullanarak görselleştirir; ampirik araçları kullanarak değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirir ve önemlerini test edebilir; 4) Veri bankalarından veri indirir ve onları yönetebilir; 5) Projelerini sunabilir. |
| Bu ders, öğrencilerin ilgi duyabileceği ampirik akademik makalelerden yola çıkarak bu makalelerin tartışılmasını; öğrencilerin kendi araştırma sorularını bulup istatistiki ve ampirik metotlarla araştırma sorularına cevap arayarak sunum becerilerini geliştirmeyi kapsar. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | |
| 1) | İzlence, Araştırma nedir? | ||
| 2) | Makro değişkenler için tanımlar ve hesaplama yöntemleri | ||
| 3) | Veri bankaları, veri indirme | ||
| 4) | Veri tanımlama ve grafikleme | ||
| 5) | Verileri tanımlamak için Sayısal Ölçüler | ||
| 6) | Excel, Stata egzersizleri | ||
| 7) | Basit Doğrusal Regresyon | ||
| 8) | Çoklu regresyon analizi | ||
| 9) | Çoklu regresyon analizi | ||
| 10) | Makale tartışmaları | ||
| 11) | Makale tartışmaları | ||
| 12) | Makale tartışmaları | ||
| 13) | Proje sunumları | ||
| 14) | Proje sunumları | ||
| Ders Notları: | Lecture Notes Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Global Edition, 8/E, by Levine, Stephan & Szabat Social Research Methods: Pearson New International Edition: Qualitative and Quantitative Approaches, 7/E, by Neuman Statistics for Business and Economics by Paul Newbold, William L. Carlson and Betty Thorne, 8th Edition, Pearson. |
| Diğer Kaynaklar: | Articles will be announced by the lecturer. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 15 |
| Laboratuar | % 0 | |
| Uygulama | % 0 | |
| Arazi Çalışması | % 0 | |
| Derse Özgü Staj | % 0 | |
| Küçük Sınavlar | 3 | % 45 |
| Ödev | % 0 | |
| Sunum | % 0 | |
| Projeler | % 0 | |
| Seminer | % 0 | |
| Ara Sınavlar | % 0 | |
| Ara Juri | % 0 | |
| Final | 1 | % 40 |
| Rapor Teslimi | % 0 | |
| Juri | % 0 | |
| Bütünleme | % 0 | |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
| Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | 42 |
| Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 10 | 10 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Küçük Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Ara Juri | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Rapor Teslimi | 0 | 0 | 0 |
| Juri | 0 | 0 | 0 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 96 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |