Değişkenler arasındaki ilişkileri ve altta yatan belirsizliğin doğasını belirleyerek gerçek dünya problemlerini yapılandırılmış matematiksel modellere dönüştürür.
5
5
5
Parametre tahmini, optimizasyon teknikleri ve kayıp fonksiyonu minimizasyonu da dahil olmak üzere modellerin verilerden nasıl öğrendiğinin temel prensiplerini açıklar ve uygular
5
5
5
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
5
5
5
Model seçimini gerekçelendirmek ve sonuçların önemini yorumlamak için uygun istatistiksel ölçütler ve çıkarım araçları kullanarak modelleri eleştirel olarak değerlendirir
5
5
5
Çeşitli veri odaklı problemler için model karmaşıklığı, yorumlanabilirlik ve hesaplama verimliliği arasında denge kurarken bilinçli kararlar verir
5
5
5
Katkı Düzeyi : (1) Çok Düşük, (2) Düşük, (3) Orta, (4) Yüksek, (5) Çok Yüksek