LİNEER CEBİR DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
MAT104	LİNEER CEBİR	3	3	3	5

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi ONUR TÜRKER
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı öğrencilerin; matris işlemlerini (toplama, çarpma, ters alma gibi) ve ilgili bazı özelliklerini tanımasını, lineer denklem sistemlerini matrisleri kullanarak çözülebilmesini, Determinant ve özelliklerini ve uygulamalarını kavratmaktır. Vektör uzayı, alt vektör uzayı, baz ve boyut kavramlarını tanımasını ve ilgili teoremleri kavramasını sağlamaktır.
İçerik:	Lineer denklem sistemleri, matrisler. Determinantlar ve Uygulamaları,Vektör uzayları, alt uzaylar, baz ve boyutlar, koordinat sistemleri.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Vektörler ile ilgili temel bilgileri bilir
Vektörler çerçevesinde çeşitli teknik problemleri çözer
İç çarpım uzayları ile ilgili temel bilgileri bilir ve çeşitli problemleri çözer.
Matrisleri bilir ve elemanter operasyonları yapar.
Lineer dönüşümleri yapar.
Determinantları tanır ve hesaplamalarını yapabilir.
Lineer sistemleri matrisleri ve determinantları kullanarak çözer.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	Yazılı Kaynaklar	Grup, Halka, Cisim, Vektörler ve Vektör Uzayı	Sözlü Anlatım
2	Yazılı Kaynaklar	Alt Vektör Uzayları, İç Çarpım Uzayı, Metrik Özellikler	Sözlü Anlatım
3	Yazılı Kaynaklar	Lineer Bağımsızlık, Baz, Boyut, Matrisler Uzayının Vektör Uzayı Yapısı, Matrislerin Baz ve Boyutu	Sözlü Anlatım
4	Yazılı Kaynaklar	Matrislerde Çarpma İşlemi, Transpoz İşlemi, Matrisin Tersi, Özel Matrisler	Sözlü Anlatım
5	Yazılı Kaynaklar	Matrislerde Elemanter Operasyonlar ve uygulamaları	Sözlü Anlatım
6	Yazılı Kaynaklar	Bir matrisin izi ve özellikleri, Vektör uzaylarında koordinatlar ve geçiş matrisi,	Sözlü Anlatım
7	Yazılı Kaynaklar	Lineer dönüşümler, Lineer dönüşümün Rankı ve çekirdeği, Boyut teoremi	Sözlü Anlatım
8	Yazılı Kaynaklar	Lineer dönüşüm-matris ilişkisi	Sözlü Anlatım
9	Yazılı Kaynaklar	Determinant fonksiyonu, Determinant fonksiyonun özellikleri, Bir matrisin determinantının hesaplanması	Sözlü Anlatım
10	-	ARA SINAV	-
11	Yazılı Kaynaklar	Bir matrisin adjointi (eki) ve tersi, Determinantın uygulamaları (lineer bağımsızlık, matrisin rankı, vektörel çarpım, karma çarpım)	Sözlü Anlatım
12	Yazılı Kaynaklar	Lineer denklem sistemleri	Sözlü Anlatım
13	Yazılı Kaynaklar	Matrislerde özdeğer ve özvektörler, karakteristik denklem ve polinom	Sözlü Anlatım
14	Yazılı Kaynaklar	Cayley Hamilton Teoremi ve Uygulamaları	Sözlü Anlatım
15	-	FİNAL	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Lineer Cebir, Prof.Dr.H.Hilmi HACISALİHOĞLU, Yardımcı Ders Kitabı
Lineer Cebir, Prof.Dr.Nuri KURUOĞLU, 19 Mayıs Üniversitesi Yayınları, 1996, Yardımcı Ders Kitabı
Lineer Cebir ve Çözümlü Problemler, Prof.Dr.A.Göksel AĞARGÜN ve Yrd.Doç.Dr.Hülya BURHANZADE, Birsen Yayınevi, yardımcı Kaynak.
Lineer Ceibr, Prof.Dr.Salim YÜCE, PEGEM AKADEMİ,2015, Ders Kitabı

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli
Ara Sınav (Vize)	1	30		Klasik Sınav
Ödev Değerlendirme	1	10
Kısa Sınav	1	10
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50		Klasik Sınav
TOPLAM	4	100

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olur; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilir.
2	Öğrenci, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahiptir; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilir.
3	Öğrenci, veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilir; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilir.

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilir.
2	Öğrenci, karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilir, uygun çözüm yolları geliştirebilir ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilir.

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilir, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilir; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilir.

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilir; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilir, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilir.

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilir, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilir; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilir.

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahiptir; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilir.

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilir; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, iletişim kurabilir ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilir.

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkimdir; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilir, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket eder.

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	2	28
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	12	1	12
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	0	0	0
Ödev	1	8	8
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	15	15
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	12	12
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	31	0	77