| 1 |
Temel Python veri yapıları, koşul durumları, döngüler, fonksiyonlar |
| 2 |
Veri ön işleme, veri görselleştirme, SciPy kütüphanelerinin tanıtılması |
| 3 |
Olasılık teorisine giriş, rassal değişken, bağımlı-bağımsız olaylar, chebyshev eşitsizliği, markov eşitsizliği, merkezi limit teoremi |
| 4 |
Olasılık dağılımları, uniform dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı, normal dağılım, beta ve gamma fonksiyonları |
| 5 |
Bayesyen veri analizi, PyMC3 kütüphanesi |
| 6 |
Olasılıksal programlama |
| 7 |
Vize sınavı |
| 8 |
Hiyerarşik (multi-level) modeller |
| 9 |
Bayesyen doğrusal ve polinomiyal regresyon analizi |
| 10 |
Robust regresyon analizi ve sonsal tahmin doğrulaması |
| 11 |
Model kıyaslama ve model uydurma |
| 12 |
Hibrit modeller ve Bayes faktör |
| 13 |
Genel tekrar |
| 14 |
Final sınavı |
