|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Zaman Serisi Tahmini, Denetimli Öğrenme Olarak Zaman Serileri
|
K1:Bolum2, Bolum3
|
|
2
|
Veri Hazırlama
|
K1:Bolum4
|
|
3
|
Temel Özellik Mühendisliği
|
K1:Bolum5
|
|
4
|
Veri goruntuleme
|
K1:Bolum6
|
|
5
|
Yeniden Örnekleme ve Enterpolasyon
|
K1:Bolum7
|
|
6
|
Güç Dönüşümleri, Hareketli Ortalama Yumuşatma
|
K1:Bolum8,Bolum9
|
|
7
|
Beyaz Gürültü
|
K1:Bolum10
|
|
8
|
Zaman Serisi Verilerinin Ayrıştırılması
|
K1:Bolum12
|
|
9
|
Trendleri Kullan ve Kaldır
|
K1:Bolum13
|
|
10
|
Mevsimselliği Kullan ve Kaldır
|
K1:Bolum14
|
|
11
|
Zaman Serisi Verilerinde Durağanlık
|
K1:Bolum15
|
|
12
|
Arka Test Tahmin Modelleri
|
K1:Bolum16
|
|
13
|
Performans Ölçülerinin Tahmin Edilmesi
|
K1:Bolum17
|
|
14
|
Tahmin için Kalıcılık Modeli
|
K1:Bolum18
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Ayhan AKBAŞ
|
|
Dersi Verenler
|
1-)11018 11018 11018
|
|
Ders Yardımcıları
|
Esra Sivari
Selim Sürücü
|
|
Kaynaklar
|
K1: Brownlee, J. (2017). Introduction to time series forecasting with python: how to prepare data and develop models to predict the future (1st ed.). Machine Learning Mastery.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Zaman serilerinin analizlerini bilimsel olarak inceleyerek modellemek ve ileri dönük tahminsel modeller oluşturabilmek
|
|
Dersin İçeriği
|
Zaman serilerine giriş, Veri Hazırlama, temel Özellik Mühendisliği, veri goruntuleme, yeniden Örnekleme ve Enterpolasyon, Güç Dönüşümleri, Hareketli Ortalama Yumuşatma, Beyaz Gürültü, Zaman Serisi Verilerinin Ayrıştırılması
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşır, değerlendirir, yorumlar.
|
5
|
|
2
|
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
|
-
|
|
3
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarlar ve uygular.
|
-
|
|
4
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği problemlerini yorumlar, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
4
|
|
5
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
|
5
|
|
6
|
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
|
-
|
|
7
|
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
-
|
|
8
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel, mesleki ve etik değerleri gözetir.
|
5
|
|
9
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler, öğrenir ve uygular.
|
-
|
|
10
|
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
-
|