MAN 610Data Analytics and Statistics

Ön koşullar ve açtığı derslerkatalogda ön koşul yok

Ön koşullar STARS kataloğundaki ifadeden okunur; eş koşul, izin ve not şartları dahil değil. Kartın altındaki not o dersin başka neye ihtiyaç duyduğunu söyler.

Not ortalaması5 yıl 3,56 · 10 yıl 3,56 · 2021'den beri 3,56

Şubelere göre dağılım

Dönem ortalaması STARS'ın "Course GPA" değeri (o dönemin tüm şubeleri). Çok yıllık ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalaması; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıl. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) dahil ama soluk. Final tekrar dönemleri dahil değil.

Hocalara göre2021–2023 · 2 hoca

• Canberk Üçel1 dönem · 9 öğrenci · son 2022-2023 Güz · az veri3,53
• Nazlı Sönmez1 dönem · 18 öğrenci · son 2021-2022 Güz · az veri3,58

Hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube ortalaması. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.

Ders içeriği

The main purpose of the course is to develop knowledge skills and abilities concerning the fundamentals in econometric modelling, prediction based methods, and machine learning. In each class session, specific techniques will be introduced and then we will examine research papers published in different fields of business and economics that have applied the techniques introduced. In the first part of the class, emphasis will be placed on techniques that bolster claims of causality, including instrumental variables, fixed effects regression, natural experiments, propensity score matching and regression discontinuity design. Second part of the course will introduce students to the fundamental theories and concepts used for prediction and machine learning techniques (e.g. maximum likelihood estimation, classification, clustering methods, regression trees, and ensemble methods).

Sık sorulanlar