| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Veri Madenciliği | BM402 | 7 | 2 + 1 | 5,0 |
| Birim Bölüm | İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Emre DANDIL |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilerimize çeşitli veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve gerçek hayattaki problemlerin uygulamalarına dair bilgi vermektir. |
| Ders İçeriği |
Veri Madenciliğine Giriş, Veri Madenciği Tanımları, Veri Madenciliğinin Geri Planı, Veri Madenciliği Teknikleri, Operasyonları ve Algoritmaları, Veri Madenciliği Uygulamaları, Veri Madenciliği Problemleri, Metin Madenciliği, Web Madenciliği, Örnek Uygulamalar. |
| Ders Kaynakları |
Ders Notları
Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 5,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Veri Mad. Uygulama Alanları ve örnekler | |
| 3 | Veri Ambarları ve Olap | |
| 4 | Veri Madenciliği Süreci | |
| 5 | Veri Madenciliği Yöntemler Sınıflandırma, Kümeleme, Birliktelik Kuraları | Tartışmalı Ders Problem Çözme |
| 6 | V.M. Karar Ağaçları ve Sınıflandırma | |
| 12 | Uygulama Örnekleri | |
| 8 | Veri Madenciliği Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları | |
| 12 | Uygulama Örnekleri | |
| 10 | Kümeleme Analizi | |
| 11 | Kümeleme Yöntemleri | |
| 12 | Uygulama Örnekleri | |
| 13 | Genetik Algoritmalar / Uygulama Programları | |
| 14 | Metin Madenciliği ve Web Madenciliği |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Verilen bir veri seti üzerinde sınıflandırma yapabilir | Yazılı Sınav Ödev / Proje Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Problem Çözme | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Önceden planlanmış özel beceriler |
| Veri hazırlama tekniklerini uygular | Yazılı Sınav Ödev / Proje Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Problem Çözme | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Önceden planlanmış özel beceriler |
| Temel veri madenciliği konularına hakim olur | Yazılı Sınav Ödev / Proje Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Problem Çözme | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Önceden planlanmış özel beceriler |
| Verilen bir veri seti üzerinde kümeleme/demetleme yapabilir | Yazılı Sınav Ödev / Proje Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Problem Çözme | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Önceden planlanmış özel beceriler |
| Birliktelik kurallarını keşfeder ve yorumlar | Yazılı Sınav Ödev / Proje Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Problem Çözme | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Önceden planlanmış özel beceriler |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Verilen bir veri seti üzerinde sınıflandırma yapabilir | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Veri hazırlama tekniklerini uygular | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Temel veri madenciliği konularına hakim olur | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Verilen bir veri seti üzerinde kümeleme/demetleme yapabilir | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Birliktelik kurallarını keşfeder ve yorumlar | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
