FRANSIZCA-I

Ders Açıklaması

FRE 101 başlangıç seviyesi Fransızcanın birincisidir ve amacı öğrencilerin kendilerini, başkalarını ve yakın çevrelerini tarif etmelerine yarayacak yazılı ve sözel ifadeleri kullanabilmelerine olanak sağlamaktır. Ders şu konuları kapsar : Fransız alfabesi ve fonetik temel, çantamızdaki ve sınıfımızdaki bazı nesneler, sınıf içerisinde iletişim için bazı ifadeler (dinleyin, cevaplayın, tekrarlayın, heceleyin gibi), sayılar , tarihler, günler, aylar, sosyal bağlamda (selamlaşmak, hatır sormak, özür dilemek , teşekkür etmek) kullanılan kelime ve tümceler, ülkeler, diller, milliyet, meslekler, aile bireyleri, giysiler, renkler, betimleme sıfatları, bazı düzenli (ikamet etmek, çalışmak gibi) ve düzensiz (haiz olmak, olmak gibi)fiiller, öznel ve nesnel şahıs zamirleri, şu dilbilgisi olgularında cender ve çoğul tekil uyumu : belirli ve belirsiz belirteçler, işaret zamirleri, iyelik ekleri, betimsel sıfatlar ve soru sıfatları), temel soru cümlesi ve olumlu olumsuz cevaplar.

FRANSIZCA-I

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 TEXTO A1 - METHODE DE FRANCAIS
2. 02 TEXTO A1 - CAHIER D'ACTIVITE

Ders Çıktıları

1. L01
2. L02
3. L03
4. L04

Program Çıktıları

1. P01 Gerçek yaşam durumlarındaki zorluklara veri bilimi ilke ve tekniklerini uygulayabilir ve çözümlerini etkin bir şekilde iletebilirler.
2. P02 Teorik fikirlere, etik koda ve temel verilere ilişkin derinlemesine bilgiye dayalı veri analizi metodolojilerini belirleyebilir ve uygulayabilirler.
3. P03 Gerçek hayattaki uygulamalarda bilgi analizi için yol gösterici kavramları ve değerlendirme prosedürlerini analiz edebilirler.
4. P04 İşle ilgili sorunlara belirsiz çözümler bulmak için ilgili veri analizi modellerini tasarlayabilir ve uygulayabilirler.
5. P05 Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem ve makine öğrenimi gibi büyük miktarda veriyle karakterize edilen gerçek dünya sorunlarını ele almak için modern bilgi işlem tekniklerinden yararlanabilirler.
6. P06 Her boyuttaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümesinden kullanılabilir bilgileri verimli bir şekilde üretmek için gereken yazılım araçlarını yapılandırabilir ve yönetebilirler.
7. P07 Karmaşık verilerden yararlı bilgiler elde etmeyi amaçlayan projeleri organize etmek ve tamamlamak için veri bilimi araçlarını ve tekniklerini yönetebilirler.
8. P08 Gerçek dünyadaki sorunları çeşitli açılardan kavrayarak eleştirel ve yaratıcı düşünebilirler ve sorunları işbirliği içinde çözmek için çeşitli ekiplerde çalışabilirler.
9. P09 Veri tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilme ve teknik olmayan profesyonellere bu çözümleri keşfetme, görselleştirme ve kullanma konusunda yardımcı olabilirler.
10. P10 Veri sahipliği ve atıf, veri güvenliği ve hassasiyeti ve veri analizinin mahremiyet üzerindeki etkileri gibi konularda mesleki ve etik standartlar kapsamındaki yükümlülüklerini anlayabilirler.

Pç-Dç Matrisi