Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Bahar | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | MATEMATİK (YÜKSEK LİSANS) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | CAHİT KÖME (cahit@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Bu dersin amacı, Python programlama dili ve Python kütüphanelerini kullanarak ileri seviyede sayısal ve sembolik matematiksel işlemler yapabilme yeteneği kazandırmaktır. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Python kütüphaneleri ile bilimsel hesaplama yöntemlerini kavrar. |
PÇ-1 Analiz, Uygulamalı matematiğin, Geometri ve Cebirin bazı alt toerileri hakkındaki temel teoremleri yeni problemlere uygulayabilir. PÇ-6 Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanabilme. PÇ-13 Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Veri analizi için matematiksel yöntemleri inceler ve veri görselleştirme tekniklerini kavrar. |
PÇ-1 Analiz, Uygulamalı matematiğin, Geometri ve Cebirin bazı alt toerileri hakkındaki temel teoremleri yeni problemlere uygulayabilir. PÇ-6 Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanabilme. PÇ-13 Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. |
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| SciPy kütüphanesine giriş, SciPy ile rank, determinant ve norm hesabı, SciPy ile özdeğer ve özvektör hesabı, SciPy ile lineer denklem sistemlerinin çözümleri (Gauss yok etme, Gauss-Jordan yöntemleri ), SciPy ile lineer denklem sistemlerinin çözümleri (LU ayrışım, Gauss-Seidel yöntemleri), SciPy ile regular matrislerin terslerinin hesaplanması, SciPy ile singüler matrislerin terslerinin hesaplanması, SymPy kütüphanesine giriş, SymPy ile sembolik matematiksel işlemler (Türev, Limit, İntegral), SymPy ile seri açılımları, Pandas kütüphanesine giriş, Pandas ile büyük veri analizi, Pandas ile ileri veri analizi uygulamaları, Matplotlib kütüphanesi ile veri görselleştirme. | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | SciPy kütüphanesine giriş | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 2 | SciPy ile rank, determinant ve norm hesabı | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 3 | SciPy ile özdeğer ve özvektör hesabı | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 4 | SciPy ile lineer denklem sistemlerinin çözümleri (Gauss yok etme, Gauss-Jordan yöntemleri ) | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 5 | SciPy ile lineer denklem sistemlerinin çözümleri (LU ayrışım, Gauss-Seidel yöntemleri) | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 6 | SciPy ile regüler matrislerin terslerinin hesaplanması | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 7 | SciPy ile singüler matrislerin terslerinin hesaplanması | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | SymPy kütüphanesine giriş | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 10 | SymPy ile sembolik matematiksel işlemler (Türev, Limit, İntegral) | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 11 | SymPy ile seri açılımları | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 12 | Pandas kütüphanesine giriş | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 13 | Pandas ile büyük veri analizi | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 14 | Pandas ile ileri veri analizi uygulamaları | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 15 | Matplotlib kütüphanesi ile veri görselleştirme | Anlatma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 2 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 2 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 4 | 14 | 56 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 14 | 42 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 0 | ||
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 5 | 4 | 20 |
| Ara Sınav | 2 | 1 | 2 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 4 | 4 | 16 |
| Final Sınavı | 2 | 1 | 2 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||