Bu ders,öğrencilere finansal tablo kullanımını ve hazırlanmasını öğretme amacıyla tasarlanmış bir muhasebeye giriş dersidir.Öğrencilerin, işletmelerin karar verme süreçlerinde neden muhasebe ilkelerine,usullerine ve finansal tablolara ihtiyaç duyduklarını farketmeleri gerekmektedir.Bunu yaparken,ele alınacak konular arasında temel ilkeler ve finansal tablo hazırlamak için yapılan kayıt süreci de ayrıntılı olarak ele alınacaktır.İkinci dönem ise seçilmiş olan konular detaylı bir şekilde tartışılacaktır.

Bu ders, öğrencileri finansal tabloların kullanımı ve hazırlanması konusunda temel muhasebe bilgisiyle tanıştırmayı amaçlayan giriş niteliğinde bir muhasebe dersi olarak tasarlanmıştır. Geleceğin yöneticileri olarak öğrencilerin, işletmelerin karar alma süreçlerinde muhasebe ilkeleri, prosedürleri ve finansal tabloların önemini kavramaları gerekmektedir. Bu doğrultuda, ders kapsamında temel muhasebe ilkeleri, kayıt süreci ve finansal tabloların hazırlanması ve analizi için kullanılan araçlar ele alınmaktadır.

Veriler her şey hakkında olabilir. Bu ders verinin kendisiyle ilgilidir. Bu uygulamalı ders sayesinde öğrenciler bir problemle ilgili veri kaynaklarını belirlemek için eleştirel bir bakış açısı geliştirir. Öğrenciler, çağdaş kurumsal sistemlerde teknoloji ve veri yönetimi süreçlerini tanımlamayı; farklı kaynak, format ve standartlardan verileri birleştirme ve dönüştürmeyi; veri kalitesini değerlendirme ve geliştirmeyi; verinin özelliklerini ve temel veri analizini görselleştirip yorumlayarak bir işletme veya sosyal bilimler sorununa ilişkin çıkarımlar oluşturmayı öğrenir. Kurs üç modülden oluşmaktadır: 1. Veri ve Yaşam (4 hafta): İş ve sosyal bilimlerdeki veri kaynaklarını tanımlama ve neyi temsil ettiğini anlama. Teorileri ve hipotezleri veriye çevirme. Veriye ilişkin kaynaklar ve maliyetler. Veri sorumlulukları, etik, güvenlik ve hırsızlık, gizlilik endişeleri. Associational, relational ve coğrafi veri. 2. Veri İle Hikayeler Anlatma (5 hafta): İletişim analalitiği, raporlarda basit (Excel, Kaggle) grafikler kullanma, infografikler oluşturma. 3. Gerçek Dünyada Veri Yönetimi (5 hafta): SQL, İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS), veri temizleme sorunları, yapılandırılmamış veri, bulut ve büyük veride NoSQL veritabanlarına duyulan ihtiyaç.

Bu ders işletme ve ekonomi alanında gerekli olan veri işleme ve analiz becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu derste öğrenciler veri işlemleriyle ilgili bilgisayar kodlama becerilerini, kendi alanlarındaki vaka çalışmaları ile öğrenir. Bilgisayar alanında uzmanlaşmayı hedefleyen öğrenciler için tasarlanan kodlama derslerinin aksine, bu ders algoritmalara işletme ve ekonomi problemlerindeki işlevleri açısından yaklaşmakta ve veri işleme modellerinin özelliklerine ve uygulamalarına odaklanmaktadır. Bu uygulamalı derste öğrenciler, iş uygulamaları ve araştırmalarda yaygın olarak kullanılan Python ve R programlama dillerini öğrenir. Buna ek olarak, ders büyük veri analitiğinin özelliklerini ve bunun için kullanılan teknolojileri de kapsar.Bu ders üç modülden oluşmaktadır: 1 - Büyük veri (2 hafta): Teknolojiler (Hadoop, MapReduce), yetkinlikler, gerçek zamanlı veri işleme, büyük verilerde olası değer yaratma işlem hatları. 2. R ile istatistiksel süreçler (6 hafta): R'da keşifsel istatistikler. 3- Python ile veri analizi için kodlamaya giriş (6 hafta): Veri türleri, arama / sıralama, istatistiksel hesaplamalar için liste işleme, veriler için web kazıma.

Hem veritabanı tasarımına hem de veritabanı uygulama programları geliştirmeye yönelik konular işlenecektir.

Ders içeriğinde aşağıdaki konular yer alacaktır: düzenli ifadeler ve bağlamdan bağımsız diller, sonlu ve yığın yapılı otomat, Turing makineler, hesaplanabilirlik, karar verilemezlik ve problem karmaşıklığı.

Belli başlı hesaplamalı geometri problemleri, bunların algoritmik çözümleri ve hesaplamalı geometri problem çözme teknikleri.

Açgözlü algoritmalar, bölveyönet tarzı algoritmalar, dinamik programlama ve yakınlaşık algoritmalar.

Ders temel algoritma analizi, çizge kuramı konsepti, aç gözlü algoritmaları, böl ve yönet algoritmaları, dinamik programlama ve yakınsak algoritmaları kapsar.

Ders, temel yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmalarını, algılayıcı YSA modellerini, LMS algoritmasını, geriyayılım öğrenme algoritmasını, radyal tabanlı fonksiyon ağlarını, destek vektör makinelerini, Kohonen’in kendini düzenleyen ağını, Hopfield ağlarını, yapay sinir ağlarının işaret işleme, örüntü tanıma ve kontrol uygulamalarını içermektedir.

Aşağıdaki konular ders programına dahil olacaktır: verinin elde edilmesi ve temizlenmesi, verinin incelenmesi, verinin istatistiksel olarak modellenmesi ve istatistiksel sonuç çıkartma, veri bilimi için otomatik öğrenme araçlarının kullanımı, doğrusal regresyon, destek vektör makineleri, k-en yakın komşuluk, naif Bayes, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, gruplandırma, boyut azaltma, aşırı uyum, çarpaz geçerlilik, öznitelik mühendisliği.

Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler; iki-boyutlu evrişim, Fourier dönüşümü, ve ayrık kosinüs dönüşümü; Görüntü işleme temelleri; Görüntü iyileştirme; Görüntü restorasyonu; Görüntü kodlama ve sıkıştırma bulunmaktadır.

Bu ders temel mikroekonomi ve makroekonomi modellerini ve kavramlarını tanıtır. Bu derste incelenecek olan mikroekonomi başlıkları şunlardır: Piyasa ekonomisi, arz ve talep, tüketici teorisi, firmalar teorisi, tam rekabet. Bu derste incelenecek olan makroekonomi başlıkları şunlardır: ulusal gelir, işsizlik, enflasyon ve ekonomik büyüme.

Ekonomi kıt kaynakların, insanların istek ve ihtiyaçlarını karşılama doğrultusunda verimli kullanımını, bireylerin aldıkları kararları ve davranışlarını inceler. Bu ders, ekonominin her biriminin (hanehalkı, firmalar ve devlet) kararlarını ve davranışlarını analiz eden mikroekonomi dalının temel ilkelerine giriş niteliğindedir. Ekonomi biliminin temel kavramları, piyasa ekonomisi, arz, talep ve fiyat oluşumu, esneklik, tüketici ve firma dengesi, tam rekabet, tekel, tekelci rekabet ve oligopol piyasaları ve faktör fiyatlandırması gibi temel konuları içermektedir.

Bu ders, ekonomiyi bir bütün olarak analiz etmek için kullanılan temel kavramlara ve araçlara odaklanarak makroekonomi ilkelerine bir giriş sağlar. Öğrenciler GSYİH, işsizlik, enflasyon ve ekonomik büyüme gibi temel makroekonomik değişkenleri inceleyecek ve bu göstergelerin nasıl ölçüleceğini ve yorumlanacağını öğreneceklerdir. Ders, ekonomik dalgalanmaları ve politika tepkilerini anlamak için toplam talep/toplam arz (AD/AS) modelini kapsamaktadır. Ayrıca, öğrenciler para, bankacılık ve merkez bankalarının ekonomideki rollerinin yanı sıra para ve maliye politikalarının makroekonomik sonuçlar üzerindeki etkilerini inceleyeceklerdir. Dersin sonunda öğrenciler gerçek dünyadaki ekonomik sorunları analiz edebilecek, politika kararlarını değerlendirebilecek ve küresel ve yerel ekonomik eğilimleri anlamak için ekonomik muhakeme uygulayabileceklerdir.

Bu derste temel kalkülüs kullanılacak ve denge analizi, karşılaştırmalı statik ve optimizasyon gibi konulara odaklanılacaktır.

Ekonometri iktisadi olaylara dair gerçek verilerden bilgi edinmek üzere geliştirilen, istatistik temelli bir yöntemler bütünü olarak tanımlanabilir. Ekonomik teorileri test edebilmek ve ekonomide yapılan ampirik çalışmaları anlayabilmek için ekonometri bilgisi gereklidir. Bu ders ekonominin farklı alanlarındaki örnekleri kullanarak ampirik çalışmanın nasıl yapılacağını öğretir. Ayrıca farklı türdeki ekonomik veriler, bunların nasıl elde edileceği ve nasıl kullanılacağı üzerine odaklanır. Regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, basit ve genel klasik regresyon modeli, hipotez testleri, model kurma sorunları, ardışık bağımlılık, çoklu varyans, çoklu doğrusallık işlenecek konular arasındadır. Ampirik çalışmayı yapabilmek için bu derste Eviews programı kullanılacaktır.

Bu derste para ve parasal konular açıklanır. Kambiyo tüm deneysel denklemler ve alıştırmalarla beraber gereğince sunulur. Tüm bankacılık işlemlerinin kapsam ve yapısı öğretilir ve örneklendirilir, ve derste ticari bankaların dış ticaretteki rolü üzerinde de önemle durulur.

Bu derste paranın makroekonomik etkilerinin teorik ve ampirik analizi üzerinde durulmaktadır. Para, kredi ve likidite gibi değişkenlerin gelir, istihdam, ekonomik büyüme ve enflasyon üzerindeki etkileri incelenecektir. Para politikasının amaçları, bu amaçlara ulaşmak için kullanılan metotlar ve bu metotların etkileri tartışılacaktır. Para politikasının uluslararası finansal sistemdeki işleyişi; finansal sistemin reel ekonomi ile bağı; para politikasının kanalları (para, banka kredisi ve bilanço kanalları); ve enflasyonun sebep ve sonuçları işlenecek konular arasındadır.

Bu dersin amacı, öğrencilere ekonomide ampirik çalışmalar için gerekli olan ileri teknikleri kazandırmaktır. Tek ve çok denklemleri sistemleri tahmin etme ve yorumlamaya ağırlık verilecektir. Derste, öğrencilere ekonomik verilerin yorumlanmasında ve ekonomik teorilerin ampirik testlerinin yürütülmesinde yardımcı olması amaçlanmaktadır. Çoklu regresyon analizleri, gölge bağımlı değişkenli modeller, eş zamanlı denklemler, zaman serisi modelleri, durağan olmayan serilerle tahmin yöntemleri, kointegrasyon ve panel veri tahminleri dersin kapsamı içerisindedir. Ampirik çalışma için regresyon paketi EVIEWS kullanılacaktır.

Ders kantitatif makroekonomiye giriş ile başlar ve temel deterministik model ve rekabetçi dengenin tanımlanmasıyla devam eder. Daha sonra durağan denge öğretilir. Ders laboratuarda Matlab ve Dynare programlarıyla ilgili temel bilgiler verilerek devam eder. Ders temel bir reel konjonktür dalgalanması (RBC) modelinin kalibre ve simüle edilmesiyle son bulur

Bu ders zaman serilerinin ekonomik analizlerine dair teorik modelleri kapsar, ve öğrenciye bu modellerin çok sayıda uygulamalarını tanıtır. Ders, teori ve uygulamalara yaklaşık olarak eşit zaman ayırır, fakat ödev ve sınavlarda uygulamalara öncelik verilmiştir. İstatistik ve ekonometri üzerine gerekli temel bilgilerin hatırlatılmasının ardından fark denklemleri ve geriletme operatörleri tartışılır. Durağan ARMA modelleriyle birlikte ARCH, GARCH modelleri ve VAR teknikleri de detaylı bir biçimde işlenir. Öğrenciye daha sonra durağan olmayan zaman serileri, birim köklerin analizleri, ve ARIMA modelleri tanıtılır. Ders kointegrasyon (birlikte durağanlık) ve zaman serileri ile öngörü üzerine yapılan tartışmalarla son bulur.

Ders,günlük yaşamda hergün alınan stratejik kararların analizini kapsamaktadır.Çoğu zaman,insanlar ve firmalar yarış içindedir ve çıkarlarını korumak için stratejik hareket etmek durumundadırlar.Stratejik hareket etmek, başkalarının varlığını kabul etmek ve karar verme sürecinde onların kararlarını da göz önünde bulundurmak demektir.Bizim için en iyi olan,birlikte yaşadığımız bir başkasına zarar verebilir.Olması gereken,mevcut koşullar altında faydayı maksimize eden en iyi çözümü bulmaktır.

Ders bütün hayatımızı sarmış olan toplumsal ve iktisadi ağları konu almaktadır. Örneğin, firmaların sahiplik ağları ve iş bulmak için kullandığımız akraba ve tanıdık ağları kadar arkadaşlık ağları da dersin malzemeleri arasındadır. Merkezilik, yoğunluk ve uzaklık gibi temel ağ ölçütlerinin nasıl hesaplandığı ve ne anlama geldiği tartışılacaktır. Aktörlerin ilişki kurma biçimleri (rastlantısal ya da stratejik) üzerinde durulacaktır. Ağ üzerinden enformasyon, hastalık veya tercihlerin yayılması incelenecektir. Derste PAJEK, Dephi ve igraph gibi ağ analizi yazılımları laboratuar ortamında öğrencilerle birlikte kullanılacaktır.

Bu ders; kalite maliyetleri ve analizi, istatistiksel yöntemler (güven aralıkları, hipotez testleri, varyans analizi), problem belirleme araçları, değişken ve özellik veriler için kontrol grafikleri, süreç yeterlilik analizi, ölçüm sistemi analizi, istatistiksel deney tasarımı konularını kapsamaktadır.

Bu dersde üretim sistemleri modelleri, performans değerlendirme ölçütleri, gerçek zamanlı çizelgeleme ve etkileri gibi konular işlenecektir.

Bu ders, yöneylem araştırması kursunun en önemli bölümlerinden biri olup, birden fazla alternatif içinden en iyisini seçmenin mantıklı yollarını öğrenir. Seçilmiş olan alternatifin "iyilik" derecesi, karar durumunu tanımlayan verilerin kalitesine bağlı olmaktadır. Bu açıdan yola çıkarak bir karar verme sürecinin, aşağıdaki kategorilerden biri çerçevesinde değerlendirilebileceği söylenebilir:\n1. Belirsizlik ortamında karar verme problemlerinde eldeki verilerin karar süreci ile ne derecede ilişkili olduğu kesin olarak bilinmemektedir.\n2. Risk ortamında karar verme problemlerinde eldeki veriler, belirli bir olasılık dağılımı ile tanımlanamamaktadır.\n3. Belirlilik ortamında karar verme problemlerinde verilerin deterministik bir şekilde tanımlandığı varsayılır.\n4. Çok ölçütlülük ortamında karar verme problemlerinde etkin çözümlerin belirlennmesi, birden fazla ölçütün aynı anda eniyilenmesi koşulu altında gerçekleştirilir.\nBu derste öğrencilere, içinde bulundukları karar durumlarının tespiti, bu duruma bağlı karar kurallarının belirlenmesi ve kullanımı, karar ağaçları, fayda teorisi, bilgi ve ek bilgi kullanımının değerlendirilmesi yöntemleri, çok ölçütlü karar modelleri, bu modeller için çözüm kavramları ve çözümlerin hesaplanması yöntemleri, hedef programlama problemleri ve onların çözümlerinin analizi yöntemleri öğretilmektedir.

Bu ders kombinatoryel modelleme, değişik olasılıkların sistematik analizi hakkında geniş bir konu yelpazesini kapsamaktadır. Dersin içerdiği konular arasında basit sayma kuralları, üreten fonksiyonlar, tekrarlama ilişkileri, bilinen kombinatoryel optimizasyon problemleri ve ilgili matematiksel teknikler bulunmaktadır.

Bu derste öğrencilere optimizasyon alanına ait, ve zorunlu derslerde öğretilmeyen, kimi konular, yöntemler ve modellemeler öğretilir. Öğrenci ders sonunda ayrıca bu konu, yöntem veya modellemelerle ilgili uygulamalar da görmüş olacaktır.

Bu dersin amacı matematiksel modellemeyi hali hazırda bilen öğrencilere sezgisel algoritmaların işleyişini sunar. Başlıklar temel sezgisel yapılar (greedy, improvement, construction); benzetim tavlama, tabu search, genetic algoritma, karınca koloni ve benzeri metasezgisel algoritmalardır. Derslerde sezgiseller ile ilgili temel bilgiler not olarak sağlanacaktır. Öğrencilerin dersin ilgili olduğu konularla ilgili çeşitli uygulamalar yapması beklenmektedir. Buna ek olarak, proje ödevi olarak bir problemi uygun bir sezgisel metod ile çözecek program yazmaları ve bu programın performansını ölçmeleri beklenmektedir.

Öğrenciler faiz oranları ve gelir üzerine bilgi sahibi olacaklar. Arbitraj ve uygulamaları ile ekonomik değerlendirmelerde ne zaman yetersiz kaldıkları derslerde öğretilecektir. Finansta matematiksel modelleme yöntemleri de dersin konuları arasındadır.

Faiz teorisi, hayat tablosu, hayat anüiteleri, hayat sigortaları, primler, rezevler, çoklu hayat teorisi, çoklu azalım modelleri.

Bu ders, Endüstri Sistemleri Mühendisliğinde karşılaşılan temel karar verme problemlerinin matematiksel olarak modellenmesi ve çözümü için sezgisel algoritmalar geliştirilmesi konularını içerir. Ders kapsamında, geliştirilen model ve sezgisel çözüm algoritmalarının kodlanması ve çözümü için IBM ILOG OPL Development Studio yazılımı kullanılacaktır.

Bu dersin içeriğini, gelişmiş ülkeler ve Türkiye’deki mali kurumlar ve piyasalar ile bunların birbirleri ile olan etkileşimlerini incelenmesi oluşturacaktır. Derste işlenecek temel konu başlıkları, finansal kurumların gelişimi, bu kurumların mevcut finansal sistem içerisindeki yeri ve önemi, mali piyasaların işleyişi, bu piyasaların ekonomiye etkileri ile ileriye dönük gelişme stratejileri olarak sıralanabilir.

Küreselleşen ve serbestleşen dünya ekonomisi içerisinde, uluslararası mali piyasalar ve finansal araçlara yön veren temel kavramlar ile uluslararası firmalardaki risk yönetimi ve yatırım kararlarında göz önünde bulundurulması gereken kuramsal ve uygulamaya yönelik temel kavramların incelenmesi amaçlanmaktadır.

Bu derste, temel matematiksel fonksiyonlar ve kalkülüs matematiği gibi konuları anlatılarak, bu bilgilerin finansal hesap ve modellere nasıl uygulandığı ve bu bilgilerin ışığı altında finansal problemlerin nasıl çözümlendiği incelenecektir.

İşletme Finansının alanı olan Modern Finansal Yönetimini Çok uluslu şirketlere özgü niteliklerinin altını çizerek uluslararası çerçevede inceler. Bunun gereği olarak uluslararası ekonomik ve parasal çevreyi anlatır ve buna ek olarak da temel finansal analiz araçlarını tanıtır.

Bu ders, risk yönetiminin evrimi, kurumsal risk yönetimi yaklaşımı, risk yönetiminin temel kavramları, risk yönetimi hedef ve stratejileri, risk yönetimi sistemlerinin tasarımı ve uygulanması konularını kapsamaktadır

Bu ders, uluslararası ticaret ekosisteminin kritik yanlarını hem ihracatçı hem de ithalatçı kuruluşlar açısından ele almaktadır. Bu kapsamda, uluslararası ticaret stratejisi oluşturma, ilgili prosedür ve teknikler, ithalat/ihracat partnerlerinin seçimi ve ithalat/ihracat süreçlerinin yönetimi ele alınmaktadır.

Bu ders yeni finansal ekosistemi ve finansal hizmetlerin geleceğini kapsamaktadır. Ders, gerçek dünyadaki vakalara ilaveten teknoloji, iş dünyası ve finans temalarını gösteren en iyi uygulamalar ile desteklenmektedir. Bu vakalar, FinTech alanının tam genişliğini tanımlamaya ve analiz etmeye yardımcı olmak için ilgili konulara derinlemesine bir bakış açısı sağlamaktadır.

Ders, Antik Çağ’ın sonundan günümüze kadar uzanan süreçte matematiksel düşüncenin ve matematiğin tarihsel gelişimine odaklanmaktadır.

Dersin bioistatistik ve data toplama ile ilgili teorik alt yapısı dönemin ilk yarısında kazanılmak üzere planlanmıştır. İkinci yarısında ise, sağlık ile ilgili çeşitli verileri demografik değişkenler, toplum sağlığı ile ilgili veriler ile bu verilerin analizi, gruplanması ve yorumlanması üzerinde durulacaktır.

Bu ders, Martingaller ve durağan süreçleri inceler. Ayrıca bu derste, Poisson süreci detaylandırılıp genişletilerek yenilenme sürecine değinilecektir. Yine bu ders çerçevesinde Brown hareketi ve stokastik tümleme incelenecektir.

Kısmi türevli diferansiyel denklemlerin düzgün şekle getirilmesi, yer değiştirme denkleminin, telin salınım ve difüzyon denklemlerinin modellemesi, Fourier dönüşümleri ve uygulamaları, Fourier integral gösterimleri, dalga ve ısı denklemine Fourier dönüşüm metodunun uygulanması, Fourier kosinüs ve sinüs dönüşümleri, yarı sonsuz aralıktaki problemlerin çözümleri

Ders kapsamında kartezyen çarpımları, bağıntılar ve fonksiyonlar, güvercin deliği ilkesi, tamsayıların bölüntüsü, üstel üreten fonksiyon, birinci ve ikinci dereceden lineer tekrarlama bağıntıları, homojen olmayan tekrarlama bağıntıları ve lineer olmayan tekrarlama bağıntıları yer almaktadır.

Riemann integrali; Ölçüm, boş küme, dış ölçüm; Lebesque ölçülebilir kümeler ve Lebesque ölçüm; Monoton yakınsaklık teoremleri; integrallenebilir fonksiyonlar, baskın yakınsaklık teoremi.

Bu derste, bölünebilme algoritması, Diaphontine denklemler, asal sayı ve dağılımları, eşlenik teorisi, sayı-teorik fonksiyonlar, Fermat teoremi ve genelleştirilmesi, asal kökler, indisler tartışılacaktır.

Bu ders finansal matematiğe kapsamlı bir giriş sağlar ve niceliksel finansın pratik uygulamalarını vurgular. Öğrenciler paranın zaman değeri ve portföy optimizasyonundan gelişmiş sinir ağı modellerine ve büyük veri analitiğine kadar çeşitli konuları keşfedecektir.

Ki-kare dağılımı ve uygulamaları, İyi uyum testi, Basit regresyon ve korelasyon analizi, çok değişkenli regresyon analizi, doğrusal olmayan regresyon analizi, çoklu regresyonda model belirleme, çok faktörlü varyans analizi.

Adi diferansiyel denklemlerin biyolojideki uygulamaları tanıtılacak ve nümerik yöntemlerle çözümleri incelenecektir.

Bu derste topolojinin temel kavram ve uygulamaları incelenecektir.

Bu derste lineer ve lineer olmayan denklem sistemlerinin çözümü doğrudan ve iteratif yöntemler kullanılarak elde edilecektir Nümerik türev ve integrasyon yöntemleri gösterilecektir ve özdeğer problemlerine nümerik yaklaşımlar incelenecektir.

Bu ders Sturm Liouville diferansiyel operatörünün spektral analizine dair temel kavram ve uygulamaları içerir.

Bu derste spektral analizin temel kavram ve uygulamaları incelenecektir.

Bu derste, Green fonksiyonlarının temel konuları tartışılacaktır. Adi diferansiyel denklemlerin çözüm uygulamaları, 1. ve 2. tipdeki Fredholm ve Volterra denklemleri, ayrılabilir çekirdek ile Fredholm denklemleri incelenecektir.

Bu derste kuaterniyonların temel konuları tartışılacaktır. Clifford değerli fonksiyonlar ve formları; Clifford operator cebri; Sınır değer problemleri incelenecektir.

Bu derste çeşitli hesaplama metodları tartışılmaktadır. Öğrenciler denklemleri nümerik olarak çözüp, grafik çizerler. Olasılık teorisi ve istatistiğin uygulaması olarak farklı simülasyon teknikleri çalışılır.

Bu derste çeşitli hesaplama metodları tartışılmaktadır. Öğrenciler denklemleri nümerik olarak çözüp, grafik çizerler. Olasılık teorisi ve istatistiğin uygulaması olarak farklı simülasyon teknikleri çalışılır.

Bu derste, Bulanık küme teorisi temel kavram ve uygulamaları incelenecektir.

Bu ders fen, mühendislik ve diğer birçok alanda uygulamaları olan doğrusal olan ve olmayan diferansiyel denklemlerin klasik ve modern klasik teknikler kullanılarak çözümlerini inceler. Bu derste temel numerik teknikler öğretilir ve bunların yakınsaklık, kararlılık ve tutarlılık analizleri yapılır.

Bu derste Fonksiyonel Analizin temel kavram ve uygulamaları incelenecektir.

Oyunların temel kavramları, Tutsak ikilemi , ComlabGames yazılımı, Stratejiler, Ardıl hamleler ve oyunlar, Risk ve olasılıklar, Eşzamanlı hamleler ve oyunlar, Nash kuramı, Tam olmayan informatik oyunlar.

Grafik gösterimleri, çeşitli grafikler. Yürüme, güzergah, uzaklık ve ağaçlar.Kromatik sayılar, kromatik indeksler, beş renk kuramı, dört renk varsayımı.

Bu derste soyut cebir dersinde tanıtılan temel yapıların uygulamaları ve ileri yapıları anlatılmaktadır. Bunlardan bazıları; grup etkileri, Sylow teoremleri, Gröbner bazları, homoloji hesaplamalarıdır. Bu sayede, soyut yapıların cisimsel yapılar olarak kullanılması hedeflenmektedir.

Bu ders değişik alanlarda kulanılan istatistiksel verilerin incelenmesi için gerekli yöntemleri sağlamaktadır.

Kriptografi bir günlük yaşamı doğrudan uygulamaları ile dikkat çekici konulardan biridir. Konular şunları içermektedir: denklikler, çarpanlama, karesel kalanlar, basit şifreleme, açık anahtarlı şifreleme, kimlik doğrulama, anahtar değişimi ve paylaşımı gibi pratik uygulamalar.

Bu derste tekterim sıralamaları, Gröbner baz hesapları, değişken eliminasyonu, boyut, çözümleme, Zariski topolojisi ve cebir-geometri geçişi, afin ve izdüşüm varyeteleri ve değişmezlik teorisi konuları ele alınacaktır.

Bu derste, klasik problemlerin çözümünde oynadığı rollerden yola çıkarak cebirsel sayılar tanımlanır ve özellikleri incelenir. Ayrıca, cebirin soyut konularının daha somut olarak anlaşılmasını sağlar. Bu derste, yaklaşım temeldir ve gerekli tüm konular en başından ele alınır. Geometrik yöntemler de Minkowski teoreminin uygulaması olarak tartışılıcaktır.

Dersin temel konuları: verileri tanımlayabilmek için grafiksel ve sayısal yöntemler, istatistiksel modellerin kullanılması, model varsayımlarını istatistiksel yöntemler kullanarak kontrol etmek, hipotezleri test edebilmektir. Veri madenciliğinin temel kavramları.

Bu ders değişmezlik teorisine girişi sağlar. İçerdiği konular: lineer temsiller, cebir, değişmezlik halkaları, permütasyon değişmezleri, üreteçler, üreteçler üzerinde sınırlar, değişmezlerin inşaası, sistem parameterileri ve rasyonel değişmezler.

Bu ders cebirsel varyeteler hakkında temel konuları kapsar. Cebirsel geometri, sayılar teorisi, tekillik kuramı ve Diophantine problemleri ile sıkı bağlantıları olan merkezi bir konudur. Dersin sonunda projektif geometri ve uygulama olarak sonlu grupların değişmezleri de işlenmektedir. Bu ders için soyut cebir ve çok değişkenli analiz bilgisi gerekmektedir.

Bu ders uydu haberleşme, gürültülü kanallarda haberleşme gibi hata düzeltme kodlarına girişi sağlar. Bu derste, teoriye giriş ve aynı zamanda kodlarının sınıflarına bir giriş yapmak amaçlanmaktadır. Bu dersin içerdiği konular: doğrusal kodlar, mükemmel kodlar, doğrusal olmayan kodlar, Hamming kodları, Hadamard kodları, ikili kodlar ve ağırlık dağılımı, çevrimsel kodlar, ve BCH kodları’dır. Dersin gereklilikleri arasında temel doğrusal cebir ve basit bir sayı teorisi bulunmaktadır.

Ders ve uygulamaları kapsamında hareket ve Newton yasaları, iş ve kinetik enerji kavramları, potansiyel enerji ve enerji korunumu yasası, momentum ve çarpışmalar, dönmenin dinamiği ve kütle çekimi konuları işlenecektir.

Dersin içeriğini finansal kurumlarda karşılaşılabilecek finansal risklerin belirlenmesi, sınıflandırılması, ölçülmesi ve yönetilmesi oluşturmaktadır.

Ders dört ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde verinin klasik yöntemlerle analizinin yanı sıra görsel analizi konusu ele alınacaktır. İkinci bölüm kesikli ve sürekli olasılık dağılımları ve bunların risk ölçümündeki yerini kapsayacaktır. Üçüncü bölüm örneklem yöntemleri, merkezi limit teoremi, hipotez testleri ve güven aralığı tahminleri, varyans analizi konularını kapsamlı bir şekilde ele alacaktır. Son bölüm doğrusal regresyon analizi, çoklu regresyon analizi ve korelasyon analizi konularını uygulamalı olarak ele alırken zaman serileri ve bu yolla tahmin metotları konusuna da giriş yapacaktır.

Bu derste veri ve portföy analizi muhtelif yöntemler kullanılarak gerçekleştirilecektir. Öğrenme teknikleri genellikle Excel tabanlı olup JP Morgan tarafından geliştirilen RiskMetricsTM yazılımı, risk analiz ve modellemesinde ölçüt olarak alınacaktır.

Dersin İçeriği Bu ders öğrencilere Python programlama dilini kullanarak programlamanın temel kavramlarını öğretir.

Bu ders öğrencilere Java programlama dilini kullanarak programlamanın temel kavramlarını öğretir.

Bu derste öğrenciler bilgisayar oyunlarının yaratılması sürecindeki ileri düzey konular hakkında bilgi sahibi olabilecek bu bilgileri geliştirdikleri oyunlara aktarma şansı bulacaklardır.

Bu derste öğrenciler oyunların yaratılması süreci hakkında bilgi sahibi olabilecek ve bu bilgileri geliştirdikleri oyunlara aktarma şansı bulacaklardır

Bu derste öğrenciler mobil ortamlarda oyun tasarlamak ve geliştirmek için kendilerine gerekli olacak temel kavram ve metotları öğrenecekler ve bir mobil oyun geliştirerek bu uygulamalı olarak öğrendiklerini deneyebileceklerdir.

Bu ders Yapay Zeka’yı tanıtır. Bu derste hesaplamalı zekanın en temel elemanları olan teoriler ve algoritmalar incelenir.