IND 201E
DERS PROGRAMI FORMU
COURSE SYLLABUS FORM
| Dersin Adı | Course Name | |||||
| Python ile Endüstri Mühendisliği Uygulamaları | Industrial Engineering Applications in Python | |||||
| Kodu (Code) |
Yarıyılı (Semester) |
Kredi (Credit) |
AKTS Kredisi (ECTS Credit) |
Ders Uygulaması, Saat/Hafta (Course Implementation, Hours/Week) |
||
| Ders (Theoretical) |
Uygulama (Tutorial) |
Laboratuvar (Laboratory) |
||||
| IND 201E | 4 | 2 | 5,5 | 1 | 0 | 2 |
| Bölüm/Program (Department/Program) |
Endüstri Mühendisliği (Industrial Engineering) |
|||||
| Dersin Türü (Course Type) |
Zorunlu (Compulsory) |
Dersin Dili (Course Language) |
İngilizce (English) |
|||
| Dersin Önkoşulları (Course Prerequisites) |
BIL 110E MIN DD veya/or BIL 100E MIN DD | |||||
| Dersin Mesleki Bileşene Katkısı, % (Course Category by Content, %) |
Temel Bilim (Basic Sciences) |
Temel Mühendislik (Engineering Science) |
Mühendislik Tasarım (Engineering Design) |
İnsan ve Toplum Bilim (General Education) |
||
| - | - | - | - | |||
| Dersin Tanımı (Course Description) |
Endüstri Mühendisliğiiçin gerekli olan programlama ve algoritma geliştirme, Endüstri Mühendisliğikonularında kullanılan bazı algoritmaların bir programlanması, Doğrusal Eniyileme, Doğrusal Olmayan Eniyileme, Doğrusal Regresyon, Sezgisel Optimizasyon, Sıralama, Çizelgeleme, Çok Kriterli Karar Verme. | |||||
| Programming and algorithm development necessary for Industrial Engineers, Implementing some of the algorithms used in Industrial Engineering Subjects, Linear Optimization, Non-Linear Optimization, Linear Regression, Heuristic Optimization, Scheduling, Multi-Criteria Decision Making. | ||||||
| Dersin Amacı (Course Objectives) |
|
|||||
|
||||||
| Dersin Öğrenme Çıktıları (Course Learning Outcomes) |
|
|||||
|
||||||
- Common Pool 16
- Architecture 17
- Namık Kemal Mah.
- Fazıl Polat Paşa Bulvarı
- Famagusta
- Turkish Republic of Northern Cyprus
- 99450
- (+90) 392 630 5000
- kktcogrenciisleri@itu.edu.tr
Copyright © 2025 ITU-TRNC Student Affairs. Tüm hakları Saklıdır.