Modelleme Eğitim Programı

Ders 1 • Modellemede Etik ve Sorumluluk

Modellerin gerçek kararları etkilediği durumlarda önyargı, şeffaflık ve hesap verebilirliği kapsar. Profesyonel uygulamayı etik standartlara dayandırır.

Ders 2 • Model Türlerine Genel Bakış

Kavramsal, matematiksel, istatistiksel ve simülasyon modellerini inceler. Öğrencilerin model türünü problem bağlamıyla eşleştirmesine yardımcı olur.

Ders 3 • Modelleme Nedir ve Neden Önemlidir

Modellemeyi ve sektörler arası amacını tanımlar. Kurs boyunca kullanılan ortak bir kelime dağarcığı oluşturur.

Ders 4 • Varsayımlar ve Basitleştirmeler

Varsayımların model davranışını nasıl şekillendirdiğini ve basitleştirmelerin nerede risk oluşturduğunu açıklar. Öğrenciler her varsayımı belgelemeyi ve gerekçelendirmeyi öğrenir.

Ders 1 • Matris ve Ağ Gösterimleri

Matrisleri ve grafik yapılarını kompakt model gösterimleri olarak açıklar. Öğrencileri ileri bölümlerdeki sistem ve ağ modellerine hazırlar.

Ders 2 • Değişim Oranları ve Optimizasyon

İleri düzey kalkülüs gerektirmeden türevleri ve optimizasyon kavramlarını kapsar. Öğrenciler, model çıktılarında maksimum, minimum ve duyarlılığı tanımlar.

Ders 3 • Modelleyiciler İçin Temel Cebir

Modelleme yapı taşları olarak değişkenleri, denklemleri ve fonksiyonları gözden geçirir. Sonraki bölümlerde formül oluşturmayı doğrudan destekler.

Ders 4 • Olasılık ve Belirsizlik Temelleri

Olasılık dağılımlarını, beklenen değeri ve varyansı tanıtır. Sonraki bölümlerde tanıtılan stokastik modelleme için temel sağlar.

Ders 1 • Veri Gereksinimlerini Belirleme

Model girdilerini gerekli veri türleri ve kaynaklarıyla eşler. Uyumsuz veri ve model tasarımından kaynaklanan yaygın hataları önler.

Ders 2 • Veri Toplama Yöntemleri

Anketler, deneyler, gözlem ve otomatik toplamayı inceler. Öğrenciler, modelleme bağlamlarına uygun yöntemleri seçer.

Ders 3 • Veri Yönetişimi ve Dokümantasyonu

Veri kaynağı, sürümleme ve erişim kontrolü için standartlar belirler. Model girdilerinin tekrarlanabilirliğini ve denetlenebilirliğini sağlar.

Ders 4 • Keşifsel Veri Analizi

Modellemeden önce veriyi anlamak için betimsel istatistikler ve görselleştirme kullanır. Desenleri, dağılımları ve aykırı değerleri erken ortaya çıkarır.

Ders 1 • Arama ve Koşullu Mantık

Kural tabanlı geçiş ve tablo aramalarını model hesaplamalarına dahil eder. Modellerin ayrık kategorileri ve politika kurallarını işlemesini sağlar.

Ders 2 • Belirlenimci Bir Modeli Yapılandırma

Girdileri, hesaplamaları ve çıktıları mantıklı bir düzende tanımlar. İyi bir yapı hataları azaltır ve modellerin denetlenmesini kolaylaştırır.

Ders 3 • Model Denetimi ve Hata Kontrolü

Formül hatalarını, kopuk bağlantıları ve mantık kusurlarını tespit etmek için sistematik kontroller uygular. Denetim, herhangi bir model paylaşılmadan önce profesyonel bir standarttır.

Ders 4 • Doğrusal Olmayan ve Oran Tabanlı Modeller

Model mantığını çarpımsal, üstel ve oran ilişkilerine genişletir. Doğrusal modellerin temsil edemediği gerçek dünya dinamiklerini yakalar.

Ders 1 • Model Seçimi ve Doğrulama

En iyi modeli seçmek için bilgi kriterleri, çapraz doğrulama ve ayrı test kümeleri kullanır. Aşırı öğrenmeyi önler ve genellenebilirliği sağlar.

Ders 2 • Çoklu Regresyon Modelleri

Regresyonu birden çok yordayıcıya genişletir ve karıştırıcı değişkenleri kontrol eder. Öğrenciler çoklu bağlantıyı yönetir ve kısmi etkileri yorumlar.

Ders 3 • Model Tanılamaları ve Varsayımlar

Doğrusallık, eşvaryanslılık, normallik ve artıkların bağımsızlığını test eder. İhlaller, model kullanılmadan önce teşhis edilir ve düzeltilir.

Ders 4 • Kategorik Değişkenler ve Etkileşimler

Kategorik yordayıcıları kodlar ve etkileşim etkilerini modeller. Regresyonun ele alabileceği gerçek dünya problemlerinin kapsamını genişletir.

Ders 1 • Sistem Dinamikleri ve Geri Bildirim Döngüleri

Zaman içinde dinamik sistemlerdeki stokları, akışları ve geri bildirimi yakalar. Gecikmeler ve doğrusalsızlıktan kaynaklanan sezgilere aykırı davranışları ortaya çıkarır.

Ders 2 • Stokastik Düşünceye Giriş

Belirlenimci ve stokastik yaklaşımları karşılaştırır ve rastgeleliğin ne zaman modellenmesi gerektiğini açıklar. Simülasyonu pratik bir araç olarak motive eder.

Ders 3 • Ayrık Olay Simülasyonu

Sistemleri kuyruklar, kaynaklar ve zamanlama ile olay dizileri olarak modeller. Süreç optimizasyonu ve kapasite planlamasına uygulanır.

Ders 4 • Simülasyon Çıktı Analizi

Geçerli sonuçlar çıkarmak için simülasyon sonuçlarına istatistiksel yöntemler uygular. Isınma sürelerini, çalışma uzunluğunu ve güven aralıklarını kapsar.

Ders 1 • Senaryo ve Stres Testi

Model dayanıklılığını test etmek için tutarlı senaryolar ve aşırı stres durumları tanımlar. Modelleri olumsuz ve beklenmedik koşullara hazırlar.

Ders 2 • Doğrulama Kavramları ve Standartları

Doğrulama, geçerleme ve kalibrasyonu ayırt eder ve her biri için profesyonel standartları açıklar. Tüm model çıktıları için kalite çıtasını belirler.

Ders 3 • Geriye Dönük Test ve Tarihsel Doğrulama

Doğruluğu ölçmek için model tahminlerini bilinen geçmiş sonuçlara karşı test eder. Sistematik önyargıyı ve yapısal zayıflıkları ortaya çıkarır.

Ders 4 • Küresel Duyarlılık ve Etkileşim Etkileri

Çıktı varyansı üzerinde birleşik girdi etkilerini ölçmek için varyans temelli yöntemler uygular. Tek yönlü analizin kaçırdığı etkileşimleri yakalar.

Ders 1 • Model Sonuçları İçin Veri Görselleştirme

Model çıktılarını ve belirsizliği doğru şekilde temsil eden grafikleri seçer ve tasarlar. Görselleştirme seçimleri paydaş yorumlamasını doğrudan etkiler.

Ders 2 • Model Çıktılarını Kitlelere Göre Yapılandırma

Çıktı biçimini ve derinliğini teknik ve teknik olmayan paydaşlara göre uyarlar. Etkili iletişim, model içgörülerinin eyleme dönüşüp dönüşmeyeceğini belirler.

Ders 3 • Model Dokümantasyonu ve Devir Teslimi

Model devir teslimi için kullanıcı kılavuzları, teknik şartnameler ve değişiklik günlükleri oluşturur. Dokümantasyon, sahiplik devredildiğinde sürekliliği sağlar.

Ders 4 • Modelleri İş Akışlarına Yerleştirme

API'ler, panolar veya otomatikleştirilmiş hatlar aracılığıyla modelleri iş süreçlerine entegre eder. Operasyonel yerleştirme, model etkisini en üst düzeye çıkarır.