1. YÜKSEK LİSANS
  2. SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
  3. ULUSLARARASI TİCARET VE FİNANSMAN ANABİLİM DALI
  4. 2205 ULUSLARARASI TİCARET VE FİNANS
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
UTFB 512ENSDÜSTRİ VE SAHA ÇALIŞMALARI3 + 02. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Dersin amacı yüksek lisans öğrencilerinin ihracat yapan firmaların faaliyetlerini yakından inceleyerek, sektörel bazda saha çalışmaları yapmalarını sağlamaktır.
Ders İçeriği Derste firma ziyaretleri yapılarak, firmaların gerçek verileriyle analizler yapılması ve vaka çalışmaları ile beraber öğrencilerin dış ticaretle ilgili şirket bazlı süreçlere dair bakış açılarının geliştirilmesi hedeflenmektedir
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Öğrenciler, saha çalışmaları ile firmaları, genel işleyişi ve firmaların karşılaştıkları problemleri daha yakından görme imkanı sağlayacaklardır.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03
ÖK 001334
Ara Toplam334
Katkı334

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)148112
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11111
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13030
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2019-2020 Bahar1EDA YALÇIN KAYACAN


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi Öğretim Sistemi
UTFB 512 ENSDÜSTRİ VE SAHA ÇALIŞMALARI 3 + 0 1 Türkçe 2019-2020 Bahar Yüz Yüze
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. EDA YALÇIN KAYACAN eyalcin@pau.edu.tr İİBF B0213 İİBF B0214 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Dersin amacı yüksek lisans öğrencilerinin ihracat yapan firmaların faaliyetlerini yakından inceleyerek, sektörel bazda saha çalışmaları yapmalarını sağlamaktır.
İçerik Derste firma ziyaretleri yapılarak, firmaların gerçek verileriyle analizler yapılması ve vaka çalışmaları ile beraber öğrencilerin dış ticaretle ilgili şirket bazlı süreçlere dair bakış açılarının geliştirilmesi hedeflenmektedir
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi, Yapay Zeka, Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları
2 Python’a Giriş: kurulum ve veri yapıları (liste, sözlük, dizi)
3 Python Programlama: fonksiyonlar & döngüler
4 Python ile Veri Görselleştirme
5 Python ile Temel İstatistik
6 Python Veri Önişleme
7 Makine Öğrenmesinin Temelleri
8 Ara sınav
9 Makine Öğrenmesi: Gözetimli, Gözetimsiz Öğrenme
10 Makine Öğrenmesi
11 Derin Öğrenmenin Matematiksel Temelleri
12 Derin Öğrenme: Evrişimli Sinir Ağları
13 Derin Öğrenme: Tekrarlayan Sinir Ağları
14 Derin Öğrenme: LSTM
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
Derin Öğrenme: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville. Buzdağı Yayıncılık. Türkçe
Yapay Zeka Uygulamaları: Prof. Dr. Çetin ElmasTürkçe
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları