Topic outline
- Öğretim Üyesi ve Ders İzlencesi
- Ders 0: Derse Giriş
- Ders 1: Astronomide Hata Analizi
Hata kavramı ve astronomide sık kullanılan hata / belirsizlik kavramlarının uygulamalı olarak işlendiği derstir.
- Ders 2: Temel İstatistiki Kavramlar ve Dağılımlar
Astronomide veri analizi ve nümerik çözümlemede sıklıkla başvurulan dağılımlar ve istatistiksel kavramların teorik ve Python dlinin sağladığı olanaklarla uygulamalı olarak işlendiği derstir.
- Ders 3: İnterpolasyon
Astronomide sürekli ve eş aralıklı veri alınamamasından dolayı sıklıkla karşılaşılan interpoasyon problemine çözümlerin teorik ve uygulamalı olarak işlendiği derstir.
- Ders 4: Eğri Uyumlama
Astronomide sık karşılaşılan problemlerden biri olan gözlemsel veriye model uyumlamaya ilişkin tekniklerin teorik ve uygulamalı olarak işlendiği derstir.
- Ders 5: Model Karşılaştırma
Astronomide bir veri setinin birden fazla modelle temsil edilebilmesinin mümkün olduğu durumlarda hangi modelin "en iyi" olduğunu belirlemek üzere takip edilmesi gereken frekansçı istatistik yöntemleri ve testlerinin teorik ve uygulamalı olarak işlendiği derstir.
- Ders 6: Monte Carlo Yöntemleri ve Bayesian İstatistiğe Giriş
Astronomide veri analizi ve nümerik çözümlemede frekansçı istatistik paradigmasının giderek daha fazla yerini almaya başlayan Monte Carlo Yöntemleri ve Bayesian İstatistik paradigmasına bir girişin teorik ve örneklerle uygulamalı düzeyde yapıldığı derstir.
- Ders 8: Fourier Dönüşümleri
Fourier analizi ve Fourier dönüşümleri, zaman bağımlı ve dönemli / çevrimsel değişimler gözlenen gözlemsel verinin analizinde temel yöntemlerdir. Bu derste konu uygulamalı ve teorik düzeyde işlenmektedir.