Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
END 566E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Endüstriyel Veri Analizi
İngilizce
Industrial Data Analytics
Dersin Kodu
END 566E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
2
1
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Nizamettin Bayyurt
Nizamettin Bayyurt
Nizamettin Bayyurt
Dersin Amaçları
To discuss data analysis methods
Dersin Tanımı
This course is on data analytics techniques for both manufacturing and service enterprises. The course is designed for graduate students. This course will cover some important and popular data analysis and decision making techniques such as regression, classification, clustering, and validation and testing. Although some theoretical aspects of these techniques will be discussed, the emphasis will be on how to apply and integrate these techniques for solving engineering problems in manufacturing and service organizations.
Dersin Çıktıları
• Understand topics of data analytics methods.
• Model problems statistically and find appropriate solutions.
• Tackle regression, classification and clustering methods
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
o James G., Witten, D., Hastie T., and Tibshirani, R., An Introduction to Statistical Learning, Springer, 2013
o Course slides and other materials
Diğer Referanslar
o Tan, P.N., Steinbach, M. and Kumar V., Introduction to Data Mining, Pearson, 2006
o Ethem Alpaydın, Introduction to Machine Learning, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 2010.
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2025