IE 360 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Ağ Bilimi ve Uygulamaları
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 360
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön Koşul(lar)
  IE 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
ve IE 252 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya MATH 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya ISE 204 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu derste, Ağ Bilimi temel kavramları ve uygulamalarını genel çerçevesi ile tanıtmak amaçlanmaktadır. Son yıllarda Karmaşık sistemlerin yaşantımızda giderek daha çok yer aldığı ve yaygınlaştığını gözlemlemekteyiz. Etrafımızda var olan her türlü sosyal, ekonomik ve diğer tüm ilişkilerin hızla görsel sunumları yer almaktadır. Amaç, bu yeni yapıların gelişimini analiz etmek için alternatif bir yaklaşım olarak ortaya çıkan bu yeni disiplinler arası bilimin konularını açmak ve kuramını tanımlayan kavramları öğrencilere aktarmaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Ağ biliminin karakteristik özelliklerini kavrayabilme
  • Ağları ölçümleyebilme
  • Görselleştirme yazılımlarını tanıma
  • Büyük verileri analiz edebilme
Tanımı Ağ Bilimi, genel tanımlar, ölçme yöntemleri, gerçek yaşamdan örnekler, Gephi yazılım uygulaması

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Derse giriş ve ilgili açıklamalar
2 Ağ biliminin karakteristik özellikleri
3 Grafik Teoremi, Rassal Grafikler, Küçük Dünya Hipotezi
4 Watts and Strogatz Modeli, Ölçekten Bağımsız Ağlar
5 Ağları nasıl ölçümleriz, Merkezilik, Derece Dağılımı
6 Sosyal Ağlar, tanımlar, gelişim ve örnekler
7 Ara Sınav sunumları
8 Karmaşık Sistemler, Endüstride ve ekonomideki gelişmeler
9 Ağların görselleştirilmesi nedir, nasıl yapılır?
10 Görselleştirme Yazılımları, Gephi, R, NetworkX
11 Büyük Veri ve Ağların analiz araçları
12 Gelişen Ağlar, Ölçekten bağımsız ağların yayılımı
13 Bir örnek: Tat Bileşenleri ağı
14 Final sunumları 1
15 Final sunumları 2
16 Dönemin Gözden geçirilmesi

 

Dersin Kitabı

A-L. Barabási , Network Science, http://barabasi.com/networksciencebook, available online

Diğer Kaynaklar

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
2
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
30
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
1
20
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
2
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
32
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
Final / Sözlü Sınav
1
30
    Toplam
150

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Benzetim, eniyileme, olasılık ve istatistik gibi Endüstri Mühendisliği kavram ve tekniklerini üretim ve hizmet sistemlerinde kullanarak yönetimsel karar verme işlemlerini iyileştirmek, kalite bilincini oluşturmak, elde edilen verileri yorumlayabilmek ve değerlendirebilmek X
2 Bütünleşik işleri veya iş sistemlerini ihtiyaçları doğrultusunda çeşitli alternatifler üreterek ve değerlendirerek sistem bakış açısı ile tasarlayabilmek X
3 Endüstri Mühendisliği ile ilgili uygulamada karşılaşılan konuları/sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirebilmek X
4 Nicel analiz ve eleştirel düşünce yöntemlerini kullanarak kaynak aktarımı, üretim planlaması ve çizelgelemesi, kalite kontrol ve güvence, finansal analiz ve risk analizi vb. Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda sorunları belirleyebilmek; bu sorunlar için alternatif çözümler üretebilmek ve alternatif çözümler içinden sistem gereksinimlerine cevap verecek en iyi çözümleri bulmak X
5 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alabilmek, sorumluluğu altında çalışanların veya grup çalışanlarının mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilmek ve yönetebilmek X
6 Endüstri Mühendisliği alanında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek X
7 Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilmek; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek ve nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek X
8 Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) X
9 Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve uygulamada karşılaşacağı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak (“European Computer Driving License”, Advanced Level) X
10 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilinci kazanmış, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmak X
11 Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olmak X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest