Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Veri Okuryazarlığı ve Yapay Zekâ
Ders Kodu: ECON327
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilere ekonomik göstergeleri güvenilir veri kaynaklarından (TÜİK, TCMB, Dünya Bankası, Eurostat, OECD, vb.) temin etme, ham veriyi Excel ortamında temizleme, düzenleme ve görselleştirme ile analiz sonuçlarını iş dünyasında kullanılabilir raporlara dönüştürme becerilerini kazandırmaktır. Ders aynı zamanda üretken yapay zekâ araçlarını (ChatGPT, Claude vb.) etkin biçimde kullanma yetkinliği geliştirmeyi hedeflemektedir. Öğrenciler, teorik ekonomi bilgilerini gerçek verilerle buluşturarak, iş dünyasında sık karşılaşılan veri analizi ve raporlama süreçlerine hazırlanmaktadır.

Özet İçerik

Bu ders kapsamında öğrenciler; ekonomik veri kaynaklarını tanıma ve veri indirme, Excel ile veri temizleme ve düzenleme, grafik ve görsel oluşturma, yapay zekâ destekli formül üretme ve veri yorumlama ile iş dünyasına yönelik ekonomi raporu yazma konularını uygulamalı olarak ele almaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Ekonomik veriyi güvenilir kaynaklardan indirir, dosya formatlarını tanır ve ham veriyi Excel'de temizleyip düzenler.
2.Excel'in temel fonksiyonlarını ve yapay zeka araçlarını ekonomik veri analizinde işlevsel biçimde kullanır.
3.Ekonomik göstergeleri hedef kitleye uygun grafik ve görsellerle sunar; yapay zeka destekli rapor metni üretir.
4.İş dünyasına yönelik ekonomik raporların yapısını ve yazım ilkelerini uygulayarak yönetici özeti, bulgular ve öneri bölümlerini içeren belgeler hazırlar.
5.Gerçek ekonomik verilerle veri toplama, temizleme, görselleştirme ve raporlamayı kapsayan tam döngü bir analiz projesini hazırlayarak sözlü olarak sunar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Gökçearslan, Ş. ve Yıldız Durak, H. (2024). Yapay Zekâ Okuryazarlığı, Nobel Akademik Yayıncılık
2.Çekici, H. M. Ve Sidal, L. Z. (2026). Yönetim, Yapay Zekâ Kullanımı ve Raporlama. Scala Yayıncılık.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Ekonomik veri kavramı ve temel veri kaynakları
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Veri indirme, kaydetme ve düzenleme
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Excel’de veri temizleme
4. Hafta - Teorik
Yapay zekaya giriş ve veri analizinde YZ araçları
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Excel’de fonksiyonları kullanma ve YZ
6. Hafta - Teorik
Excel’de fonksiyonları kullanma ve YZ
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Excel’de görselleştirme ve YZ
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Excel’de görselleştirme ve YZ
9. Hafta - Teorik & Uygulama
YZ ile veri analizi ve metin üretme
10. Hafta - Teorik & Uygulama
YZ ile veri analizi ve metin üretme
11. Hafta - Teorik
Rapor yazımı ilkeleri
12. Hafta - Teorik
Rapor yazımı ilkeleri
13. Hafta - Uygulama
Dönem Projesi Sunumları
14. Hafta - Uygulama
Dönem Projesi Sunumları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%15
Ödev1%10
Kısa Sınav (Quiz)1%15
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders143384
Ödev1538
Sunum110111
Kısa Sınav1516
Dönem Sonu Sınavı110313
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)122
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
1
1
1
1
5
4
5
5
3
3
4
3
OÇ-2
1
1
1
1
5
4
5
5
3
3
4
3
OÇ-3
1
1
1
1
5
4
5
5
3
3
4
3
OÇ-4
1
1
1
1
5
4
5
5
3
3
4
3
OÇ-5
1
1
1
1
5
4
5
5
3
3
4
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026