Bu ders hesaplamalı düşünme pratikleri hakkında bilgi vermek için ayrışma, örüntü tanıma / veri gösterimi, genelleme / soyutlama konularına ve algoritmalara odaklanacaktır. Ayrıca, bu ders veri şekillendirme, istatistiksel modelleme ile gerçek hayatın tahmini için gelişmiş yöntemlere genel bir bakış sağlayacaktır. Kapsanan materyaller, bir araştırmanın dört temel yönünü verileri kullanarak birleştirecek; büyük veri ve veri tabanı yönetimi - uygun bir veri seti elde etmek, hızlı ve güvenilir bir şekilde veriye erişmek için veri şekillendirme, temizleme ve örnekleme; etkileşimli görselleştirmeler - hipotezler ve sezgi oluşturmak; doğrusal olmayan istatistiksel modeller; ve derin öğrenme - sonuçları görselleştirme ve yorumlanabilir özetler yoluyla özetleme.
Ön Koşullar
Eş Koşullar
Özel Koşullar
Öğretim Üyeleri
Doç.Dr. Fatma P. AKBULUT
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Görüşme Saatleri ve Yeri
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Temel Kaynaklar
Diğer Kaynaklar
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
ÖÇ-1
Öğrenciler veri analizi ile ilgili programlama yeteneklerini geliştireceklerdir.
ÖÇ-2
Öğrenciler, verileri temizleme/işleme ve dönüştürme ile ilgili beceriler edineceklerdir.
ÖÇ-3
Öğrenciler, verilerin istatistiksel analizi ile yeterlilik göstereceklerdir.
ÖÇ-4
Öğrenciler, büyük veri kümelerini gerçek dünya sorunları bağlamında analiz edeceklerdir.
ÖÇ-5
Öğrenciler, teorik ilkelere, etik düşüncelere ve temel verilere ilişkin ayrıntılı bilgiye dayalı veri analizi stratejileri geliştirecek ve uygulayacaktır.
ÖÇ-6
Öğrenciler uygun analiz modellerini kullanacak, girdinin kalitesini değerlendirecek, sonuçlardan içgörü elde edecek ve olası sorunları araştıracaktır.
ÖÇ-7
Öğrenciler veriye ait bulguları herhangi bir hedef kitleye sözlü, görsel ve yazılı formatlarda etkili bir şekilde aktarabileceklerdir.
Program Çıktıları
PÇ-1
lisans ve lisansüstü mühendislik ve diğer disiplinlerden edinilen bilgiyi belirleme, ifade etme ve uzmanlık alanında ileri seviye bilgi gerektiren yeni ve karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini çözme becerisi
PÇ-2
bilgisayar mühendisliğinin en az iki alt-disiplininde ileri konularda bilgi
PÇ-3
uzmanlık alanındaki yeni bilgiyi anlama ve birleştirme becerisi
PÇ-4
çoklu bağlamlarda ileri teknik bilgileri uygulama becerisi
PÇ-5
hayat boyu öğrenmenin önemini kavrama ve hayat boyu öğrenmeyi uygulama becerisi
PÇ-6
uzmanlık alanındaki önemli bir konuda düzenli ve sistematik çalışma planlama ve uygulama becerisi.
PÇ-7
teknik materyalleri kabul gören standartlara uygun yazılmış resmi raporlar ile nakletme becerisi
PÇ-8
varolan literatürü analiz etme ve kullanma becerisi
PÇ-9
etkin sözlü komünikasyon becerisi
PÇ-10
bilgisayar mühendisliği alanındaki gelişmelere ayak uydurma becerisi