VERİ BİLİMİ İÇİN SAYISAL MATEMATİK

Ders Açıklaması

Bu ders, öğrencilerin veri biliminde sayısal matematik uygulamalarını anlamalarını sağlar. Gerçek sayıların kayan nokta gösterimi, kesme ve yuvarlama hataları, yinelemeli yaklaşımlar ve yakınsama, bu derste ele alınan sayısal matematikteki ana noktalardan bazılarıdır. Öğrenciler, cebirsel denklemlerin çözümü, türevlerin ve integrallerin sayısal tahmini, diferansiyel denklemlerin çözümü, polinomlar ve spline ile verilerin enterpolasyonu, fonksiyonların polinomlar ve Fourier serileri ile yaklaşımı üzerinde çalışacaklardır. Ayrıca öğrenciler lineer cebirsel denklem sistemlerinin çözümü gibi temel sayısal matematik problemleri için en temel ve en önemli algoritmaları inceleyeceklerdir. Bu dersi tamamlayan öğrenciler, matematiksel yöntem ve araçları kullanarak problem formüle edip çözebilir, cebirsel denklemleri tanımlayabilir, anlayabilir, çözebilir ve ayrıca sayısal ve sembolik matematiksel yazılımlarda deneyim geliştirebilirler.

VERİ BİLİMİ İÇİN SAYISAL MATEMATİK

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Henüz haftalık içerik tanımlanmamış.

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

Kaynak kitap listelenmemiş.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Yönetim Bilişim Sistemlerindeki temel kavramlar ve teorik çerçeveler hakkında ileri düzeyde bilgi gösterebilir ve bunları alandaki güncel gelişmeleri yansıtan yenilikçi modeller geliştirmek için uygulayabilir.
2. Gelişmiş YBS bilgisini uygulayarak ve birden fazla teorik bakış açısını sentezleyerek karmaşık organizasyonel sorunları analiz edebilir ve entegre bilişim sistemleri çözümleri tasarlayabilir.
3. Gerçek dünya bağlamlarında organizasyonel verilerin etkili bir şekilde depolanmasını, alınmasını ve kullanılmasını sağlayan veritabanı sistemleri ve veri odaklı uygulamalar geliştirebilir ve yönetebilir.
4. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmak ve stratejik, veri odaklı karar almayı desteklemek için veri analitiği, iş zekası araçları ve veri görselleştirme tekniklerini kullanabilir.
5. Dijital dönüşümü yönlendirmek, organizasyonel performansı artırmak ve orijinal araştırma soruları formüle etmek için Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti ve Block-Zinciri gibi ortaya çıkan teknolojileri değerlendirebilir ve uygulayabilir.
6. Uygun metodolojileri kullanarak bağımsız ve işbirlikçi araştırmalar yürütebilir ve bulguları çeşitli kitlelere uygun akademik yazılar ve sunumlar aracılığıyla etkili bir şekilde iletebilir.
7. Bilimsel ve profesyonel standartlara bağlı kalarak, bilişim teknolojilerinin araştırılması, geliştirilmesi ve kullanımında etik, yasal ve toplumsal etkileri belirleyebilir ve ele alabilir.
8. Çok disiplinli takımlarda etkili bir şekilde iş birliği yapabilir ve karmaşık teknoloji odaklı zorlukları ele almada liderlik gösterebilir.
9. Kurumsal ortamlarda BT projelerini planlamak, yürütmek ve izlemek için proje yönetimi metodolojilerini ve araçlarını uygulayabilir.
10. Yenilikçiliği ve sürdürülebilir büyümeyi destekleyen, kurumsal hedefler ve stratejilerle uyumlu bilişim sistemleri geliştirebilir ve entegre edebilir.
11. Gereksinim toplama, modelleme, prototipleme ve ERP, CRM ve SCM gibi kurumsal sistem mimarilerini değerlendirme dahil olmak üzere kapsamlı sistem analizi ve tasarımı gerçekleştirebilir.
12. Siber güvenlikte uygun ilkeleri, teknolojileri ve en iyi uygulamaları uygulayarak kurumsal bilgi güvenliği risklerini değerlendirebilir ve azaltabilir.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.