| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| İstatistikte Simülasyon | VBL5068 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Veri bilimi problemlerinde karşılaşılan karmaşık sistemleri ve belirsizlikleri bilgisayar ortamında modelleme, rastgele veri üretme tekniklerini kullanarak istatistiksel çıkarımlar yapma ve algoritmik çözümler geliştirme yetkinliği kazandırmaktır. |
| Ders İçeriği |
Olasılık dağılımlarından örneklem üretme yöntemleri, Monte Carlo simülasyonu, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) algoritmaları, varyans azaltma teknikleri ve bootstrap gibi yeniden örnekleme metotlarının veri analitiği uygulamalarını kapsar. |
| Ders Kaynakları |
Simulation (Sheldon M. Ross)
Statistical Simulation and Monte Carlo Methods (Christian Robert & George Casella). .Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R (Owen Jones, Robert Maillardet, Andrew Robinson). |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Simülasyonun Temelleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Rastgele Sayı Üretimi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Rastgele Değişken Üretimi-I | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Rastgele Değişken Üretimi-II | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Monte Carlo Entegrasyonu | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Varyans Azaltma Teknikleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Ara Sınav / Proje Önerisi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Yeniden Örnekleme (Bootstrap) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Gibbs Örneklemesi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Kesikli Olay Simülasyonu | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Simülasyonda Optimizasyon | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Model Doğrulama ve Geçerlilik | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Veri Bilimi Vaka Çalışmaları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Karmaşık olasılıksal sistemleri tanımlayabilir ve uygun simülasyon modelini kurabilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| R veya Python gibi dilleri kullanarak farklı olasılık dağılımlarından rastgele veri üretebilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Monte Carlo ve MCMC yöntemlerini kullanarak istatistiksel çıkarımlar yapabilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Bootstrap ve yeniden örnekleme tekniklerini veri setlerindeki belirsizliği ölçmek için uygulayabilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Simülasyon çıktılarını analiz ederek modellerin performansını ve doğruluğunu değerlendirebilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
