ANALİZE GİRİŞ-II

Ders Açıklaması

Bu ders geometri, fizik ve mühendislik alanlarındaki uygulamalarda gerekli olan türev ve integral metodlarını vermektedir. Konu başlıkları şu şekilde sıralanmıştır: Dizi ve seriler, dizilerin özellikleri, dizide yakınsama, pozitif ve pozitif olmayan serilerde yakınsama ile ilgili testler, mutlak yakınsaklık, şartlı yakınsaklık. Kuvvet serileri, Taylor ve Maclourin serileri, yakınsaklık aralıkları. Parametrik denklemler ve kutupsal koordinatlar, kutupsal denklemlerin grafikleri, kutupsal koordinatlarda alan,eğri uzunluğu, eğri üzerinde hız ve kutupsal ve parametrik denklemlerin türevi. Vektörler ve vektör değerli fonksiyonlar, iki vektörün noktasal ve vektörel çarpımı. Düzlemler. Çok değişkenli fonksiyonlar, tanımlı olduğu alanlar, limit ve parçalı türev ve alan üzerinde tanımlı integralin bulunması.

ANALİZE GİRİŞ-II

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

1. 01 Seri ve dizileri tanımlama
2. 02 Seri ve dizilerde yakınsaklığa karar verme
3. 03 Kuvvet serilerinde yakınsama aralıklarını analiz etme
4. 04 Parametrik ve kutupsal denklemleri bulma
5. 05 Çok değişkenli fonksiyonları analiz etme

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Thomas’ Calculus Early Transcendentals, M.D. Weir, J. Hass, F.R. Giordano, 12th Edition, Pearson, ISBN-13: 978-0321888549 ISBN-10: 0321888545
2. 02 Calculus, Larson Edwards, 9th Edition, Brooks/Cole . ISBN-13: 978-1285057095 ISBN-10: 1285057090
3. 03 Calculus, Complete Course, Roberts A. Adams, Eleventh Edition. ISBN-13: 978-0321549280 ISBN-10: 0321549287

Ders Çıktıları

1. L01
2. L02
3. L03
4. L04
5. L05

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