Genel Bilgi Konu Başlıkları Yeterlilik İlişkisi Değerlendirme Sistemi Öğrenme Çıktıları Özgü Ölçüt Matrisi

Öğrenme Çıktıları	PY.1	PY.2	PY.3	PY.4	PY.5	PY.6	PY.7	PY.8	PY.9	PY.10	PY.11
Değişkenler arasındaki ilişkileri ve altta yatan belirsizliğin doğasını belirleyerek gerçek dünya problemlerini yapılandırılmış matematiksel modellere dönüştürür.
Parametre tahmini, optimizasyon teknikleri ve kayıp fonksiyonu minimizasyonu da dahil olmak üzere modellerin verilerden nasıl öğrendiğinin temel prensiplerini açıklar ve uygular
Modellerin yeni, görülmemiş veriler üzerinde güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlayarak, yetersiz uyum ve aşırı uyumu teşhis etmek ve önlemek için titiz doğrulama stratejileri uygular
Model seçimini gerekçelendirmek ve sonuçların önemini yorumlamak için uygun istatistiksel ölçütler ve çıkarım araçları kullanarak modelleri eleştirel olarak değerlendirir
Çeşitli veri odaklı problemler için model karmaşıklığı, yorumlanabilirlik ve hesaplama verimliliği arasında denge kurarken bilinçli kararlar verir