AKTS - Veri Biliminde Eniyileme
Veri Biliminde Eniyileme (IE441) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Biliminde Eniyileme | IE441 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Soru Yanıt. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, Ar-Ge çalışmalarını azami oranda desteklemek üzere teknoloji, ürün, süreç ve sistemin yaşam döngülerini tanıtmaktır. Mevcut bilimden daha fazla bilim ve mevcut teknolojiden daha fazla teknoloji üretilmesi hedeflenmektedir. Bir ülkeyi kendine güvenen, güçlü ve teknoloji gelişmiş bir ülke yapmaya karar vererek milli savunma, milli kalkınma ve ekonomik büyüme için gerekli araçlar ve mesleki kariyer süresince karşılaşılan teknoloji yönetimi sorunları ve aşağıda belirtilen ders içeriği ile birlikte küreselleşme ele alınmaktadır. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Doğrusal cebir, olasılık, ve istatistik tekrarı ile veri biliminde doğrusal programlama, tamsayılı programlama, karma tamsayılı programlama, doğrusal olmayan programlama uygulamaları, Python diline giriş ve çeşitli Python kütüphanelerinin veri bilimi problemlerinde kullanımı. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | İlk toplantı - Müfredat tanıtımı | |
| 2 | Lineer cebir ve olasılık gözden geçirme | |
| 3 | Lineer cebir ve olasılık gözden geçirme | |
| 4 | Lineer cebir ve olasılık gözden geçirme | |
| 5 | Lineer cebir ve olasılık gözden geçirme | |
| 6 | Tamsayı ve karışık tamsayı programlama uygulamaları | |
| 7 | Tamsayı ve karışık tamsayı programlama uygulamaları | |
| 8 | Tamsayı ve karışık tamsayı programlama uygulamaları | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Doğrusal olmayan programlama uygulamaları | |
| 11 | Doğrusal olmayan programlama uygulamaları | |
| 12 | Doğrusal olmayan programlama uygulamaları | |
| 13 | Sinir ağları | |
| 14 | Sinir ağları | |
| 15 | Sinir ağları | |
| 16 | Dersin gözden geçirilmesi |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, C.S. Ong, Cambridge University Press, 2020. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. A.C. Müller, S. Guido, Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, 1 st Edition, O'Reilly Media, 2016. |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | 1 | 15 |
| Projeler | 1 | 25 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 35 |
| Toplam | 4 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 100 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve mühendislik konularında derinlemesine bilgi birikimine sahip olma ve bu bilgileri İnşaat Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | X | ||||
| 2 | İnşaat Mühendisliği sistemlerini ekonomik, çevresel sürdürülebilirlik ve üretilebilirlik kısıtları altında tasarlama ve üretme becerisi | |||||
| 3 | Karmaşık mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |||||
| 4 | Karşılaşılan mühendislik sorununun çözümüne yönelik bir yaklaşım geliştirme ve model ve deney tasarlama ve yapma becerisi | |||||
| 5 | Tasarım ve diğer mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanabilme becerisi | X | ||||
| 6 | Alanı ile ilgili temel araştırmaları bağımsız olarak yürütebilme ve araştırma sonuçlarını etkin bir biçimde raporlama ve bilimsel toplantılarda sunma becerisi | |||||
| 7 | Alanındaki bilimsel gelişmeleri izleyebilmek ve meslekdaşları ile iletişim kurabilmek için yeterli seviyede sözlü ve yazılı İngilizce bilgisi | |||||
| 8 | Alanında edindiği bilgileri disiplin içi ve çok disiplinli takımlar içinde etkin biçimde kullanabilme ve bu takımlarda liderlik yapabilme becerisi | X | ||||
| 9 | Alanı ile ilgili konularda yaşam boyu öğrenme sonucu gelişme ve kendini sürekli yenileme gerekliliğinin bilinci;bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık | |||||
| 10 | İnşaat mühendisliği ile ilgili problemlere ilişkin verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlerin gözetilmesi | |||||
| 11 | Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemeyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme yetkinliği | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 2 | 28 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 4 | 4 |
| Projeler | 1 | 20 | 20 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 125 | ||