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