| Akademik Birim: |
Mühendislik ve Doğa Bilimleri |
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Lisans |
| Dersin Koordinatörü: |
Gökhan KİRKİL |
| Dersin Amacı: |
Dersin amacı endüstri mühendisliğinde kullanılan uygulamalar için gerekli sayısal analiz yöntemlerinin teorisini ve pratik uygulamalarını göstermektir. |
| Dersin İçeriği: |
Açık kaynaklardan veri aktarma, ön inceleme, deterministik ve stokastik süreçlerin ayrımı, lineer ve lineer olmayan regresyon, matematiksel modelleme, zaman serisi modelleri, diferansiyel denklemlere dayalı modellme, optimizasyon modelleri ve kullanımları. Açık kaynak yapay zeka sistemlerinin kullanımı. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Veri organizasyonu, ön inceleme, modelleme ve kestirim
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Teorik dersler, uygulama, kodlama, açık kaynak bilgi erişim sistemelrini kullanma |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Excel ve Marlab programlarına giriş |
|
| 2 |
Lineer ve polinom regresyon |
|
| 3 |
Deterministik ve stokastik süreçler |
|
| 4 |
Lineer olmayan regresyon |
|
| 5 |
Çok değişkemli modeller |
|
| 6 |
Kümeleme |
|
| 7 |
Sınıflandırma |
|
| 8 |
Zaman serileri analizi: ARMA modelleri |
|
| 9 |
Zaman serileri analizi: Volatilie modelleri |
|
| 10 |
Lineer olmayan denklem çözümleri gerektiren endüstri mühendisliği problemleri |
|
| 11 |
Adi türevli diferansiyel denklem çözümleri gerektiren endüstri mühendisliği problemleri |
|
| 12 |
Lineer optimizasyon problemleri çözümleri gerektiren endüstri mühendisliği problemleri |
|
| 13 |
Adi türevli diferansiyel denklem çözümleri gerektiren endüstri mühendisliği problemleri |
|
| 14 |
Genel tekrar |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
