YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE)
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: 1400211013
Ders İsmi: Probability and Statistics
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 6
Öğretim Dili: EN
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Zorunlu
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Doç. Dr. Esengül SALTÜRK
Dersi Veren(ler): Doç. Dr. Esengül SALTÜRK
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Dersin amacı öğrencilere olasılık ve istatistiğin temel prensiplerini tanıtmaktır. Böylece, öğrenciler bunları makine öğrenme, yapay zeka, bilgisayar grafikleri, rastgele algoritmalar ve görüntü işleme gibi mühendislik uygulamalarında kullanabilirler.
Dersin İçeriği: Rastgele olaylar ve olasılık aksiyomları, rastgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları, olasılık ve moment çıkaran fonksiyonlar, karakteristik fonksiyonlar, koşullu olasılık Bayes teoremi ve istatistik bağımsızlık, önemli kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, rastgele değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımları, olasılıklar için eşitsizlikler ve sınırlar, yakınsama ve limit teoremleri, büyük sapmalar ve yaklaştırmalar, Markov zincirleri ve stokastik süreçler, veri ve veri türleri, örnekleme, örnekleme dağılımları, sıra istatistikleri, yeterli istatistikler, nokta ve aralık tahmin edicileri, tutarlı yansız ve etkin tahmin ediciler, güven aralıkları, tolerans aralıkları, parametre tahmini, parametrik olmayan tahmin yöntemleri, hipotez testleri ve karar verme, küçük ve büyük örneklemler için parametrik ve parametrik olmayan testler, güçlü düzgün- en-güçlü ve yansız testler, doğrusal modeller ve regresyon

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Öğrenci; kombinatorik, bağımsızlık, koşullu olasılık ve Bayes Teoremi dahil olmak üzere olasılık teorinin temel kavramlarının anlayabilir.
2) Öğrenci, istatistiksel çıkarımın temel prensiplerini öğrenir.
3) Öğrenci, olasılık ile istatistik arasındaki bağlantıyı anlayabilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Öğrenci, ayrık ve sürekli olasılık fonksiyonlarını uygulamalarda kullanabilir.
2) Öğrenci, güven aralığını öğrenir ve hipotez testi ve regresyon gibi istatistiksel çıkarımlar yapabilir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş. Örnek Uzay. Olay. Olasılık. Textbook
2) Koşullu Olasılık. Toplam Olasılık. Bağımsızlık. Bayes Kuralı. Textbook
3) Ayrık Rastgele Değişkenler. Dağılımlar. Textbook
4) Ayrık Rastgele Değişkenler. Dağılımlar. Textbook
5) Sürekli Rastgele Değişkenler. Dağılımlar. Textbook
6) Sürekli Rastgele Değişkenler. Dağılımlar. Textbook
7) Beklenen Değer. Varyans. Textbook
8) Ara sınav
9) Kovaryans ve Korelasyon. Textbook
10) Örnekleme Dağılımları ve Limitler. Textbook
11) İstatistiksel Çıkarım. Textbook
12) Kestirim ve hata (yanlılık). Güven aralığı. Textbook
13) Hipotez testi. Textbook
14) Doğrusal regresyon. Textbook
15) Doğrusal regresyon. Genel tekrar. Textbook
16) Final sınavı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: 1. (Textbook) Probability and Statistics - The Science of Uncertainty, M.J. Evans and J.S. Rosenthal, W. H. Freeman; Second edition, 2023.
2. Applied Statistics and Probability for Engineers, Fifth Edition, Douglas C. Montgomery, George C. Runger, 2011. ISBN-13: 978-0-47005-304-1.
3. For Programming Language: Python for Probability, Statistics and Machine Learning, Jose Unpingco, Springer, 2016.
Diğer Kaynaklar: 1. (Textbook) Probability and Statistics - The Science of Uncertainty, M.J. Evans and J.S. Rosenthal, W. H. Freeman; Second edition, 2023.
2. Applied Statistics and Probability for Engineers, Fifth Edition, Douglas C. Montgomery, George C. Runger, 2011. ISBN-13: 978-0-47005-304-1.
3. For Programming Language: Python for Probability, Statistics and Machine Learning, Jose Unpingco, Springer, 2016.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

3

5

2

4

Program Kazanımları
1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. 5
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. 5
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. 4
4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Alan Çalışması
Anlatım
Bireysel çalışma ve ödevi

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 2 % 10
Ara Sınavlar 1 % 30
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 15 3 45
Sınıf Dışı Ders Çalışması 20 6 120
Ara Sınavlar 2 5 10
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 178