ECON 446 Causal Data ScienceMEF ÜniversitesiAkademik Programlar EkonomiÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus Beyanı
Ekonomi
Lisans Programın Süresi: 4 Kredi Sayısı: 240 TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi
Ders Kodu ECON 446
Ders Adı İngilizce Causal Data Science
Ders Adı Türkçe Nedensel Veri Bilimi
Öğretim Dili EN
Ders Türü Ters-Yüz Öğrenme
Dersin Düzeyi İleri
Dönem Güz
Haftalık İletişim Saatleri
Ders: 3 Okuma: 0 Laboratuvar : 0 Diğer: 0
Tahmini Öğrenci İş Yükü Dönem boyunca 126 saat
Ders Kredileri 5 AKTS
Değerlendirme Standart Harf Notu
Ön Koşul MATH 126 - Statistics for Social Sciences | MATH 204 - Probability and Statistics for Social Sciences II | MATH 224 - Probability and Statistics for Engineering | MATH 228 - Probability and Statistics for Engineering II
Yan Koşul Yok
Beklenen Ön Bilgi Istatistik ve formel olmayan mantık
Kayıt Kısıtlamaları Sadece lisans öğrencileri
Genel Eğitim Hedefi Nedensel dil ve nedensel muhakemeyi anlamak ve bu araç-gereci gerçek sorunlara uygulamak
Ders Açıklaması Bu ders katılımcılara neden-sonuç ilişkisini, nedensel muhakemenin doğuşunu, temellerini, ve araçlarını anlatmayı amaçlamaktadır.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Nedensel dili, nedensel akıl yürütmeyi ve geleneksel istatistiksel yaklaşımlar ile karşıolgusal arasındaki ayrımı anlamak
2) Nedensellik kavramlarını olası ekonomik, hukuki ve tıbbi uygulamalarla ilişkilendirmek
3) Kritik neden-sonuç sorularını anlamak için nedensel çerçeveyi kullanmak
Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları 1 2 3
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok S Destekleyici H Çok İlgili
     
Program Çıktıları ve Yeterlilikler Düzey Değerlendirme
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. N
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek H Sınav
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak N
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. H Sınav
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. H Ödev
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. N
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. S Sınav
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. N
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). S Ödev
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. S Ödev
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. N
Hazırlayan ve Tarih FIRAT BİLGEL , November 2023
Ders Koordinatörü FIRAT BİLGEL
Dönem Güz
Dersi Veren(ler) Prof. Dr. FIRAT BİLGEL

Ders İçeriği

Hafta Konu
1) Nedenselliğe giriş
2) Nedensellik merdiveni
3) Nedensel çıkarsamanın doğuşu
4) Pearl Nedensel Modeli: Yönlendirilmiş Asiklik Grafikler Bölüm I
5) Pearl Nedensel Modeli: Yönlendirilmiş Asiklik Grafikler Bölüm II
6) Yönlendirilmiş asiklik grafiklerin uygulama kullanımı: dagitty yazılımının kullanılması
7) Paradokslar ve nedensellik
8) Arasınav
9) Rubin Nedensel Modeli: Olası çıktılar Bölüm I
10) Rubin Nedensel Modeli: Olası çıktılar Bölüm II
11) Rastgele Kontrollü Deneme
12) Karşıolgusallar
13) Hukuk ve karşıolgusallar
14) Makine öğrenmesi ve yapay zeka
15) Final dönemi
16) Final dönemi
Gerekli/Tavsiye Edilen OkumalarPearl, J. and Mackenzie, D. (2018) The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, New York: Basic Books, Chapters 1-6, 8-10 Rubin, D.B. and Imbens, G.W. (2015) Causal Inference in Statistics and in the Social and Biomedical Sciences. New York: Cambridge University Press, Chapters 1-3 Pearl, J., Gylmour, M. and Jewell, N.P. (2016) Causal Inference in Statistics. A Primer. Wiley
Öğretme TeknikleriTers yüz öğrenme
Ödev ve ProjelerÖdev ve quizler
Laboratuvar ÇalışmasıYok
Bilgisayar KullanımıYok
Diğer Aktiviteler
Değerlendirme Yöntemleri
Değerlendirme Araçları Sayı Ağırlık
Devam 14 % 10
Küçük Sınavlar 3 % 15
Ödev 3 % 15
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 30
TOPLAM % 100
Ders Yönetimi bilgelf@mef.edu.tr

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite Hafta Sayısı Saat Hesaplama
Yarıyıl Başına Hafta Sayısı Etkinliğe Hazırlık Etkinliğin Kendisinde Harcanan Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati 14 3 3 1 98
Ödevler 6 2 1 18
Ara Sınavlar 1 4 1 5
Final 1 4 1 5
Toplam İş Yükü 126
Toplam İş Yükü/25 5.0
AKTS 5