| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Ayrık Matematik | VBA 101 | 1 | 3 + 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi HÜSEYİN DEMİRCİ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi HÜSEYİN DEMİRCİ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği | Ayrık matematik dersi, veri dünyasının omurgasını oluşturan ayrık yapıların anlaşılmasını hedeflemektedir. Bu alanda önemli etkisi olan; kümeler, önermeler, ispat yöntemleri, diziler, algoritmalar, çizge teorisi gibi konuları içerir. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Kümeler, Önermeler ve Niceleyicileri anlar | Anlatım, Soru-Cevap, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 2 | Matematiksel kanıt yöntemlerini kullanır. | Problem Çözme, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 3 | Algoritma yazabilir ve verilmiş algoritmaları yorumlar. | Problem Çözme, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 4 | Diziler, Bağıntılar ve çizge teorisini kullanarak ayrık sistemleri modelleme becerisini kazanır. | Problem Çözme, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 5 | Kombinasyonel devre analizi yapar. | Soru-Cevap, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Kümeler | |
| 2 | Önermeler | |
| 3 | Argümanlar ve Sonuç Çıkarım Kuralları | |
| 4 | Niceleyiciler | |
| 5 | İç-İçe Niceleyiciler | |
| 6 | Kanıtlar | |
| 7 | Diğer Kanıt Yöntemleri | |
| 8 | Matematiksel Tümevarım | |
| 9 | Diziler | |
| 10 | Bağıntılar | |
| 11 | Algoritmalar | |
| 12 | Graf Teorisi | |
| 13 | Yollar ve Çevrimler | |
| 14 | Kombinasyonel Devreler |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | X | |||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | X | |||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | X | |||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | X | |||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | X | |||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | X | |||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | X | |||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | X | |||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | X | |||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | X | |||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | X | |||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kümeler, Önermeler ve Niceleyicileri anlar | 4 | |||||||||||
| 2 | Matematiksel kanıt yöntemlerini kullanır. | 4 | 4 | 3 | 1 | ||||||||
| 3 | Algoritma yazabilir ve verilmiş algoritmaları yorumlar. | 4 | 4 | 3 | 4 | ||||||||
| 4 | Diziler, Bağıntılar ve çizge teorisini kullanarak ayrık sistemleri modelleme becerisini kazanır. | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | ||||||
| 5 | Kombinasyonel devre analizi yapar. | 4 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Ödev | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 5 | 5 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Toplam İş Yükü | 105 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,2 | ||
| dersAKTSKredisi | 4 | ||