ECON 465 | Ders Tanıtım Bilgileri

• Doç. Dr. GÜL ERTAN

• Araş. Gör. Samet ŞİMŞEK

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

• Doğrusal cebir, istatistik ve olasılığın temel kavramlarını açıkla ve bu kavramların veri biliminde nasıl uygulandığını gösterebilecektir.
• Veri toplama, keşif, temizleme ve manipülasyon süreçlerini uygulayabilecektir.
• Temel makine öğrenmesi algoritmalarını (k-en yakın komşu, Naive Bayes, doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları, kümeleme) teorik temelleriyle açıkla ve uygulayabilecektir.
• Makine öğrenmesi modellerini uygulayarak algoritmaların temel çalışma mantığını analiz edebilecektir.
• Model değerlendirme ve doğrulama tekniklerini kullanarak tahminsel modellerin performansını karşılaştırabilecektir.

• Çetinkaya-Rundel, M., & Diez, D. M. (2023). OpenIntro statistics (4th ed.). OpenIntro. https://www.openintro.org/book/os/

• Huntington-Klein, N. (2022). The effect: An introduction to research design and causality. Chapman & Hall/CRC. https://theeffectbook.net/

• Irizarry, R. A. (2020). Introduction to data science: Data analysis and prediction algorithms with R. https://rafalab.github.io/dsbook/

• Irizarry, R. A. (2023). Advanced data science: Statistics and prediction algorithms through case studies. http://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook-part-2/

• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2021). An introduction to statistical learning: With applications in R(2nd ed.). Springer. https://www.statlearning.com/

• Mollick, E. (2024). Co-intelligence: Living and working with AI. Portfolio/Penguin.

• Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science (2nd ed.). O’Reilly. https://r4ds.hadley.nz/

• Winant, P. (n.d.). Data-Based Economics. ESCP Business School.
  https://www.mosphere.fr/dbe/

• R for Data Science (RDS) by Hadley Wickham and Garret Grolemund (free online) (https://r4ds.had.co.nz/) 

• Varian, Hal R. "Big data: New tricks for econometrics." Journal of Economic Perspectives 28.2 (2014): 3-28.
• Athey, Susan. "The impact of machine learning on economics." The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. University of Chicago Press, 2018
• Khandani, Amir E., Adlar J. Kim, and Andrew W. Lo. "Consumer credit-risk models via machine-learning algorithms." Journal of Banking & Finance 34.11 (2010): 2767-2787.
• Bastos, Joao. "Credit scoring with boosted decision trees." (2007).
• Bajari, Patrick, et al. "Machine learning methods for demand estimation." American Economic Review 105.5 (2015): 481-85.