Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen-Edebiyat Fakültesi
/
FIZ 437E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Statistical Learning from Data: Applications in Physics
İngilizce
Statistical Learning from Data: Applications in Physics
Dersin Kodu
FIZ 437E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
1
4
2
-
2
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Muammer Altan Çakır
Dersin Amaçları
Statistical Learning from Data: Applications in Physics
Dersin Tanımı
Bu ders temel olarak günümüzün popüler veriye dayalı öğrenme fikirlerini ele alarak doğada var olan rastgele davranışların istatiksel bir çerçevede incelenmesini ele alacaktır. Ders kapsamında çeşitli fizik, matematik ve programlama detayları bulunmasına ek olarak kuramsal detayların ötesinde, uygulamalar temel alınarak sadece belli bir gruba yönelik değil, tüm veriye dayalı incelemelerde kullanılması mümkün olan bir giriş dersi olarak verilmesi planlanmaktadır. Bu nedenle doğada çeşitli şekillerde kendini gösteren rastgele davranışların bir bütünü olarak ele alınan ve ölçülen verinin istatiksel kurallar temelinde hesaplamalı bilgisayar uygulamaları ile anlaşılması sağlanacaktır.
Dersin Çıktıları
1. Bilimde ve iş dünyasında açık kaynak kodlu veri analizi yazılımları ve kullanımları hakkında genel bilgi sahibi olma
2. Python, R ve C++ dillerini sayısal analizde kullanabilme, bunların bilimsel problemler üzerinde teknik olarak çalışmak
3. Çeşitli veri sistemlerini sayısal olarak analiz edebilme, görselleştirme ve anlama
4. İstatiksel metotlar arası etkileşim, nesneye yönelik algılama ve kullanıcı arabirimi oluşturmanın veriye dayalı bilimsel problemlere uygulanması hakkında bilgi sahibi olma,
5. Kesin çözüm gerektiren durumlarda veriye dayalı tahmin konusunda bilgi sahibi olmak.
6. Bilimsel ve iş zekâsı konusunda çeşitli projelendirme çalışmaları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024