Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Optimizasyon ve Veri Analizi İçin Programlama | END5134 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz, Bahar |
---|
Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim) Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Endüstri Mühendisliği Doktora Programı |
Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Endüstri Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Mehmet Güray Güler |
Dersi Veren(ler) | Mehmet Güray Güler |
Asistan(lar)ı | Ebru Geçici |
Dersin Amacı | Öğrenciye veri analizi ve optimizasyonu alanlarında ihtiyaç duyulan temel programlama bilgisini vermek. |
---|---|
Dersin İçeriği | Temel programlama çerçevesi: değişken tanımları, döngüler, koşullar, fonksiyon tanımı. Yeni Python veri bilimi kitaplıklarını kullanarak veri işleme, temizleme ve görselleştirme Optimizasyon kitaplıklarıyla doğrusal programlama ve karma tam sayılı programlama modellerini çözme |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler değişkenler, döngüler, koşullu ifadeler ve işlevler gibi temel programlama bileşenlerini öğreneceklerdir.
- Öğrenciler, veri analizi ve optimizasyonu için modern python kitaplıklarını ve buradaki veri yapılarını kullanmayı öğreneceklerdir.
- Öğrenciler verileri temizleyebilecek, işleyebilecek, görselleştirebilecek ve manipüle edebilecektir.
- Öğrenciler, doğrusal programlama ve karma tamsayılı programlama modelleri gibi optimizasyon problemlerini kodlayabilecek, çözebilecek ve sonuçlarını analiz edebilecektir.
- Öğrenciler veritabanlarına veri okuyabilecek ve yazabilecektir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
PÇ-1 | - | - | - | - | - |
PÇ-2 | - | - | - | - | - |
PÇ-3 | - | - | - | - | - |
PÇ-4 | - | - | - | - | - |
PÇ-5 | - | - | - | - | - |
PÇ-6 | - | - | - | - | - |
PÇ-7 | - | - | - | - | - |
PÇ-8 | - | - | - | - | - |
PÇ-9 | - | - | - | - | - |
PÇ-10 | - | - | - | - | - |
PÇ-11 | - | - | - | - | - |
PÇ-12 | - | - | - | - | - |
PÇ-13 | - | - | - | - | - |
PÇ-14 | - | - | - | - | - |
PÇ-15 | - | - | - | - | - |
PÇ-16 | - | - | - | - | - |
PÇ-17 | - | - | - | - | - |
PÇ-18 | - | - | - | - | - |
PÇ-19 | - | - | - | - | - |
PÇ-20 | - | - | - | - | - |
PÇ-21 | - | - | - | - | - |
PÇ-22 | - | - | - | - | - |
PÇ-23 | - | - | - | - | - |
PÇ-24 | - | - | - | - | - |
PÇ-25 | - | - | - | - | - |
PÇ-26 | - | - | - | - | - |
PÇ-27 | - | - | - | - | - |
PÇ-28 | - | - | - | - | - |
PÇ-29 | - | - | - | - | - |
PÇ-30 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Python'a giriş, kurulum (Spyder, jupyter) | Ders Notları |
2 | Değişkenler, koşullu yapılar | Ders Notları |
3 | Döngüler, fonksiyonlar | Ders Notları |
4 | Python kütüphaneleri: Numpy, pandas | Ders Notları |
5 | Python kütüphaneleri: Numpy, pandas | Ders Notları |
6 | Python kütüphaneleri: Numpy, pandas | Ders Notları |
7 | Python kütüphaneleri: Numpy, pandas | Ders Notları |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Makine öğrenmesi uygulamaları: Aşırı öğrenme örneği | Ders Notları |
10 | Optimizasyon uygulamaları | Ders Notları |
11 | Optimizasyon uygulamaları | Ders Notları |
12 | Optimizasyon uygulamaları | Ders Notları |
13 | Veri tabanları ile python | Ders Notları |
14 | Veri görselleştirme | Ders Notları |
15 | Ders Notları | |
16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | ||
Sunum/Jüri | ||
Projeler | 2 | 60 |
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | ||
Final | 1 | 40 |
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
TOPLAM | 100 |
AKTS İşyükü Tablosu
Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
---|---|---|---|
Ders Saati | 13 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 2 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | 2 | 20 | |
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | |||
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|