• Turkish
  • English
Ders Kodu: 
PHYS 405
Ders Tipi: 
Alan Seçmeli
Teori Saati: 
2
Uygulama Saati: 
2
Laboratuvar Saati: 
0
Kredi: 
3
AKTS: 
9
Dersin Dili: 
İngilizce
Dersin Koordinatörü: 
Serhat Iştın
Dersi Verenler: 
Serhat Iştın
Dersin Amacı: 
Fen ve mühedislik alanlarında veri analizi yöntemlerinin incelenmesi, veri analizi için gerekli teorik altyapının ve bilgisayar becerilerinin oluşturulması, öğrenilen bilgilerin vaka analizlerinde uygulanması
Dersin İçeriği: 

Program ve veri türlerine dair bir yapısal programlama dilinde genel bakış.

Bilgisayar kullanarak yüksek miktarda veri işlenmesi ve istatistik toplama. Merkezi eğilim ve dağılmanın ölçütleri. Moment üreten fonksiyonlar. Poisson ve Bernoulli süreçleri. Hipotez testleri. Varyans analizi. En küçük kareler ve en büyük olabilirlik kestirimleri. Bayes analizi. Hata analizi ve hata yayılmaları. Monte Carlo Simulasyonları ve uygulamaları. Vaka analizleri, laboratuvar çalışmaları ve bilgisayarlı uygulamalar.

Dersin Öğretim Yöntemleri: 
1: Ders, 2: Soru-Cevap, 5: Problem Çözme, 14: Laboratuvar, 15: Ödev
Dersin Ölçme Yöntemleri: 
A: Sınav,B:Final C: Ödev I : Laboratuvar

Dikey Sekmeler

Dersin Öğrenme Çıktıları

Dersin Öğrenme Çıktıları

Program Öğrenme Çıktıları

Öğretim Yöntemleri

Ölçme Yöntemleri

1) Bilgisayar kullanarak veri analizi yapar

1,2,3,4,8,11

1,2,5,14,15

A, B, C, I

2) Veri analizine dair problemleri tanımlar, formüle eder ve çözümler.

1,2,3,4,8,11

1,2,5,14,15

A, B, C, I

3) Gerekli matematiksel yöntemleri açıklar.

1,2,3,4,8,11

1,2,5,14,15

A, B, C, I

4) Veriyi toplar, analiz eder ve yayınlanmaya hazır halde görselleştirir.

1,2,3,4,8,11

1,2,5,14,15

A, B, C, I

5) Örnekler üzerinde çalışır

1,2,3,4,8,11

1,2,5,14,15

A, B, C, I
 

Dersin Akışı

DERS AKIŞI

Hafta

Konular

Ön Hazırlık

1

Program ve veri türlerine yapısal programla dilinde genel bakış.

 

2

Merkezi eğilim ve dağılmanın ölçüleri.

 

3

 Rastgele değişkenler. Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları.

 

4

Momentler ve moment üreten fonksiyonlar.

 

5

Poisson ve Bernoulli süreçleri.

 

6

ARA SINAV

 

7

Hipotez Testleri

 

8

En küçük kareler yöntemi. En büyük olabilirlik kestirimleri.

 

9

Doğrusal ve doğrusal olmayan eğri giydirme.

 

10

Olasılığa Bayesian yaklaşım.

 

11

Bayesian analiz.

 

12

Rastgele sayı üreteçleri ve uygulamaları.

 

13

Monte Carlo yöntemleri : İntegral hesapları, simulasyonlar, rastgele örnekleme.

 

14

Hata Analizi ve hata yayılımı

 

15

Laboratuvar çalışması

 

16

Final

 
 

Kaynaklar

KAYNAKLAR

Kitap

Data Analysis. Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers. Brandt, Siegmund                        

Diğer Kaynaklar

Sınıf içinde ve dışında hazırlanan bilgisayar programları/ugyulamaları.

Kitap: Statistical Methods in Experimental Physics. Frederick James (2nd edition)
 

Materyal Paylaşımı

MATERYAL PAYLAŞIMI 

Dökümanlar

 

Ödevler

Bilgisayar ile çeşitli yapıdaki veri türlerini okuma, özet ve detaytlı istatiksel yöntemler, veri simulasyonları, laboratuvar ortamında veri toplama ve analizi

Sınavlar

 
 
 

Değerlendirme Sistemi

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI

SIRA

KATKI YÜZDESİ

Ara Sınav

1

30

Laboratuvar

1

10

Ödev

5

30

 

 

 

Toplam

 

70

Finalin Başarıya Oranı

 

30

Yıl içinin Başarıya Oranı

 

70

Toplam

 

100
 
 

 

 

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI

No

Program Öğrenme Çıktıları

Katkı Düzeyi

1

2

3

4

5

 

1

Fizik ve Matematik, bilgilerini uygulama becerisi kazanır.

 

 

 

X

 

 

2

Deney (ölçme, araştırma düzeneği vs.) tasarlama ve yapabilme, deney sonuçlarını analiz etme ve de yorumlama bilgi ve becerisi kazanır.

 

 

 

X

 

 

3

Endüstrinin ihtiyaç duyduğu bilim ve teknoloji konularındaki ölçümlerde gereksinimleri karşılayabilecek niteliklere sahiptir.

 

 

 

 

X

 

4

Disiplinler arası takımlarda çalışır.

 

 

 

X

 

 

5

Fizik problemlerini tanımlar, formule eder ve çözer.

 

 

 

X

 

 

6

Mesleki ve etik sorumluluk bilincindedir.

 

 

X

 

 

 

7

Etkin iletişim kurar.

X

 

 

 

 

 

8

Fiziğin endüstriyel uygulamaları ve toplumsal boyuttaki katkısı için gereken eğitime sahiptir.

X

 

 

 

 

 

9

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir ve bunu gerçekleştirir.

 

 

X

 

 

 

10

Çağdaş mesleki konular ve teknolojik gelişmeler hakkında bilgi sahibidir.

X

 

 

 

 

 

11

Fizik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanır.

 

 

 

X

 

 
 

 

ECTS

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik

SAYISI

Süresi
(Saat)

Toplam
İş Yükü
(Saat)

Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 14x toplam ders saati)

14

4

56

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)

14

10

140

Ara Sınav

1

2

2

Lab

1

2

2

Ödev

5

4

20

Final

1

3

3

 

 

 

 

Toplam İş Yükü

 

 

223

Toplam İş Yükü / 25 (s)

 

 

8,92

Dersin AKTS Kredisi

 

 

9
 
 

Copyright © 2024. Yeditepe University.