Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen-Edebiyat Fakültesi
/
MAT 388E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Temel Bilimlerde Veri Analizi
İngilizce
Data Analysis in Fund.Sciences
Dersin Kodu
MAT 388E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
-
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Atabey Kaygun
Atabey Kaygun
Dersin Amaçları
Lisans matematik öğrencilerine temel makine öğrenmesi ve istatistik modellerin veriye bağlı öngörü problemlerinde nasıl kullanılacağını öğretmek, geliştirecekleri makine öğrenmesi ve istatistik modelleri nasıl yorumlayacaklarını göstermek, karar verme aşamasında kullanılacak veriye bağlı rapor yazımını öğretmek.
Dersin Tanımı
Veri analizinde iyi alışkanlıklar. Temel R. Temel python. Temel istatistik. Tek ve çok değişkenli veri problemleri. Evet/Hayır karar problemleri. Ayrık karar problemleri. Güdümsüz ödekleme modelleri. Yapay sinir ağı modelleri.
Dersin Çıktıları
Bu dersi başarı ile bitiren bir öğrenci
I. Veri analizindeki temel problemleri görmüş,
II. Temel makine öğrenmesi ve istatistik araçları ve modellerinin kullanımı
konusunda bilgi sahibi olmuş,
III. Derste öğrenilen metodlarla geliştirilen modellerin sonuçlarının veri üzerinde
verdiği sonuçların analiz edildiği raporların nasıl yazıldığını öğrenmiş
olur.
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
“The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction” T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman.
Diğer Referanslar
“Introduction to statistical data analysis with R”. M. Kohl
“Building Machine Learning Systems with Python”. W. Richert, L. Pedro Coelho
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2023