GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ISL661 | ÖNGÖRÜ TEKNİKLERİ | Seçmeli Ders Grubu | 2 | 3 | 7,50 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
öğrencilere ekonomik, finansal ve sosyal sistemlerdeki geleceği tahmin etmek için kullanılan öngörü yöntemlerini öğretmeyi, bu teknikleri veri analizi, istatistiksel modelleme ve yapay zeka uygulamalarıyla birleştirerek doğru tahminler yapabilme yetkinliği kazandırmayı amaçlar.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler, zaman serisi analizi ve regresyon modelleri gibi öngörü tekniklerini uygulamalı olarak öğrenebilecektir. |
| 2 | Öğrenciler, yapay zeka tabanlı tahmin yöntemlerini veri setlerine entegre edebilecektir. |
| 3 | Öğrenciler, öngörü modellerinin doğruluğunu analiz edip, en uygun model seçim yöntemlerini kullanabilecektir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
zaman serisi analizi, regresyon modelleri, yapay zeka tabanlı tahmin yöntemleri, ekonomik öngörü, hata analizleri ve model seçimi gibi konuları inceleyerek öğrencilere etkili öngörü tekniklerini öğretmeyi hedefler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve Öngörü Tekniklerine Giriş | ||
| 2 | Zaman Serisi Analizi: Temel Kavramlar | ||
| 3 | Regresyon Modelleri ve Uygulamaları | ||
| 4 | Hareketli Ortalamalar ve Exponential Smoothing Yöntemleri | ||
| 5 | ARIMA Modeli ve Zaman Serisi Tahminleri | ||
| 6 | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi ile Tahmin | ||
| 7 | Doğrusal Olmayan Modeller ve Uygulamaları | ||
| 8 | ara sınav | ||
| 9 | Hata Analizleri ve Model Değerlendirmesi | ||
| 10 | Çok Değişkenli Tahmin Yöntemleri | ||
| 11 | Gelişmiş Regresyon Teknikleri | ||
| 12 | Ekonomik ve Finansal Öngörü | ||
| 13 | Öngörü Model Seçimi ve Karar Ağaçları | ||
| 14 | Uygulamalı Öngörü Projeleri | ||
| 15 | Final Projeleri ve Dersin Değerlendirilmesi | ||
| 16 | final sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
"Forecasting: Principles and Practice" – Rob J Hyndman, George Athanasopoulos
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 12 | 3 | 36 |
| Bireysel Çalışma | 12 | 8 | 96 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 7 | 49 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 6 | 8 | 48 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 231 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek