ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs
  • Namık Kemal Mah.
  • Fazıl Polat Paşa Bulvarı
  • Famagusta
  • Turkish Republic of Northern Cyprus
  • 99450
  • (+90) 392 630 5000
  • kktcogrenciisleri@itu.edu.tr
instagram
facebook
twitter
youtube
  • COURSES
    • COURSE PLANS
    • COURSE SCHEDULES
    • COURSE CATALOGUES
  • FORMS & PETITIONS
    • FORMS
    • PETITIONS
  • INTERNSHIP
    • INTERNSHIP INFORMATION
    • GENERAL INTERNSHIP PRINCIPLES
    • INTERNSHIP PROCESS
    • INTERNSHIP DOCUMENTS
    • ADDITIONAL INTERNSHIP PRINCIPLES
    • PROGRAM INTERNSHIP COMMISSION COORDINATORS
  • TRANSFER
    • ACADEMIC TRANSFER
    • DUAL PROGRAMS
    • EQUIVALENCE DOCUMENT
  • TUITION
    • FEES
    • SCHOLARSHIPS
  • REGULATIONS
    • RULES AND REGULATIONS
    • REGISTRATION PROCEDURES AND PRINCIPLES

ITU North Cyprus     Portal     ITU Help

  • TR
  • EN
ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs ITU-TRNC Student Affairs
  • COURSES
    • COURSE PLANS
    • COURSE SCHEDULES
    • COURSE CATALOGUES
  • FORMS & PETITIONS
    • FORMS
    • PETITIONS
  • INTERNSHIP
    • INTERNSHIP INFORMATION
    • GENERAL INTERNSHIP PRINCIPLES
    • INTERNSHIP PROCESS
    • INTERNSHIP DOCUMENTS
    • ADDITIONAL INTERNSHIP PRINCIPLES
    • PROGRAM INTERNSHIP COMMISSION COORDINATORS
  • TRANSFER
    • ACADEMIC TRANSFER
    • DUAL PROGRAMS
    • EQUIVALENCE DOCUMENT
  • TUITION
    • FEES
    • SCHOLARSHIPS
  • REGULATIONS
    • RULES AND REGULATIONS
    • REGISTRATION PROCEDURES AND PRINCIPLES
SIS LOGIN
  1. You are here:  
  2. Home
  3. COURSES
  4. EFN 418E

EFN 418E

DERS PROGRAMI FORMU

COURSE SYLLABUS FORM

Dersin Adı Course Name
İşletme Kararları için Makine Öğrenmesi Machine Learning for Business Decisions
Kodu
(Code)
Yarıyılı
(Semester)
Kredi
(Credit)
AKTS Kredisi
(ECTS Credit)
Ders Uygulaması, Saat/Hafta
(Course Implementation, Hours/Week)
Ders
(Theoretical)
Uygulama
(Tutorial)
Laboratuvar
(Laboratory)
EFN 418E 7/8 3 5 3 0 0
Bölüm/Program
(Department/Program)
Ekonomi ve Finans
(Economics and Finance)
Dersin Türü
(Course Type)
Zorunlu (Compulsory) Dersin Dili
(Course Language)
İngilizce (English)
Dersin Önkoşulları
(Course Prerequisites)
Statistical Meth. in Economics / İşletme Finansı
(Ekonomide İstatistiksel Metodlar / Business Finance)
Dersin Mesleki Bileşene Katkısı, %
(Course Category by Content, %)
Temel Bilim ve Matematik
(Basic Sciences and Math)
Temel Mühendislik
(Engineering Science)
Mühendislik Tasarım
(Engineering Design)
Genel Eğitim
(General Education)
- - - 100
Dersin Tanımı
(Course Description)
Ders, Python programla dili kullanılarak, makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılmasını ve veri analizlerinin yapılmasını içermektedir. Bu doğrultuda iş dünyasındaki çeşitli durumların analiz edilmesi ele alınır.
The course includes the use of machine learning techniques and data analysis using the Python programming language. In this direction, analysis of various situations in the business world is handled..
Dersin Amacı
(Course Objectives)
Bu derste öğrencilerin iş dünyasında karşılaşılan problemleri makine öğrenmesi ve büyük veri analitiği kullanılarak nasıl efektif bir biçimde çözebileceklerini öğretmek amaçlanmaktadır.

This course aims to teach students how to effectively solve business problems using machine learning and big data analytics.

  1. Teaching Analysis and Design of Combinational Circuits
  2. Teaching Analysis and Design of Synchronous Sequential Logic
  3. Teaching Hardware Descript
Dersin Öğrenme Çıktıları
(Course Learning Outcomes)

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler;

  1. Python programlama dilinin temellerini anlayacaklardır.
  2. Büyük Veri Analitiğinin temellerini anlayacaklardır.
  3. Görsel metotlar ile veri analizi yapabileceklerdir.
  4. Sosyal medya verisi toplayabilecekler ve analizini yapabileceklerdir.
  5. Karar ağacı temelli makine öğrenmesi modelleri kullanarak tahmin yapabileceklerdir.
  6. Çapraz doğrulama kullanarak modelin tahmin performansını geliştirebileceklerdir.
  7. İş dünyasında karşılaşılan problemleri veri analitiği ve makine öğrenmesi ile nasıl çözülebileceğini öğreneceklerdir.
  8. Makine öğrenmesinin temellerini anlayacaklardır.

Students who successfully complete this course;

  1. Understand the basics of the Python programming language.
  2. Understand the basics of Big Data Analytics. 
  3. Be able to analyze data with visual methods.
  4. Be able to collect and analyze social media data.
  5. Be able to make predictions using decision tree-based machine learning models.
  6. Be able to improve the prediction performance of the model using cross validation.
  7. Learn how to solve the problems encountered in the business world with data analytics and machine learning.
  8. Understand the basics of machine learning.
  • Economics and Finance
  • Economics and Finance
Previous article: EFN 424E Prev Next article: EFN 412E Next
  • Common Pool 16
  • Computer Engineering 10
  • Electrical and Electronics Engineering 1
  • Industrial Engineering 16
  • Economics and Finance 29
  • Architecture 17
  • Interior Architecture 46
  • Maritime Business Administration 2
  • Marine Transportation and Management Engineering 90
  • Marine Engineering 118
  • Naval Architecture and Marine Engineering 140
  • Namık Kemal Mah.
  • Fazıl Polat Paşa Bulvarı
  • Famagusta
  • Turkish Republic of Northern Cyprus
  • 99450
  • (+90) 392 630 5000
  • kktcogrenciisleri@itu.edu.tr
instagram
facebook
twitter
youtube

Copyright © 2025 ITU-TRNC Student Affairs. All Rights Reserved.