İŞL5038 - Veri Madenciliği ve Uygulamaları

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

İŞLETME - YL

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Veri Madenciliği ve Uygulamaları	İŞL5038		3 + 0	7,5	Seçmeli

Birim Bölüm	İşletme - YL - Lisansüstü (Anlatım, görsel sunum, soru - cevap, alıştırma ve uygulama)
Amaç	Öğrencilere veri madenciliği kavramını öğretmek, veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları ile büyük ölçekteki verileri analiz etme ve yorumlama yeteneği kazandırmak. R programlama üzerinde veri madenciliği yöntemlerini uygulayabilmek.
Ders İçeriği	Veri madenciliği kavramı, uygulama alanları, veri önişleme süreci, veri ambarları ve OLAP kavramları, metin madenciliği kavramı, birliktelik kuralları, sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri ve bunların uygulamalarını içerir. Uygulamalar R Programla ile öğretilir.

Hafta	Konu
1	Veri Madenciliğine Giriş
2	Veri Madenciliği Modelleri
3	Veri Madenciliği Süreci
4	Normalizasyon( Min- Maks/ Zscore)
5	R programlama ile Normalizasyon
6	Karar Ağaçları Excel İle
7	R programlama ile Karar Ağaçları
8	R programlama ile Örnek Soru Çözümleri/ Ara Sınav
9	Model Performans Değerlendirme Ölçütleri/ Sınav Sorularının Çözümleri
10	Birliktelik Kuralları Excel İle
11	K En Yakın Komşu Algoritması
13	K Ortalamalar Algoritması
14	Ödev Sunumları

Program Çıktıları
1	1. İşletmenin ilişkili olduğu fonksiyonlarını açıklayabilme ve çalışacakları alanda uygulayabilme becerisine sahip olma.
2	2. Sosyal bilimlerde bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olma.
3	3. İşletmecilik alanı ile ilgili fikir ve önerilerini bilimsel ortamlarda yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
4	4. Alanın gerektirdiği araştırmaları yaparken hangi yöntemlerin izleneceği bilgisine sahip olma.
5	5. İşletme alanıyla ilgili kuramsal bilgileri analiz edip, uygulamalardan elde ettiği sonuçları yorumlayabilme.
6	6. İşletme yönetimi alanıyla ilgili çalışmaları sözlü veya yazılı olarak topluluk önünde sunabilme.
7	7. Gelişim ve değişim sürecine açık olma.
8	8. Çalışılan veya çalışılacak örgütün/kurumun çeşitli iç ve dış çevre unsurlarıyla olan ilişkilerini analiz edebilme.
9	9. Alanla ilgili konularda bireysel veya grup halinde özgün çalışmalar ortaya koyabilme.
10	10. Alanda edinilen uzmanlık düzeyindeki bilgiyi eleştirel bir yaklaşımla değerlendirerek, yaşam boyu öğrenme ve sorgulama.
11	11. Dil becerilerine sahip olmak
12	12. Liderlik becerilerine sahip olmak

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10	PÇ 11	PÇ 12
Öğrenciler, veri madenciliği temel kavramlarını öğreneceklerdir.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler, veri önişleme sürecini öğrenecektir.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler, birliktelik kuralları, sınıflama metin madenciliği ve kümeleme yöntemlerini öğreneceklerdir.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler, veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları ile büyük ölçekteki verileri R programlama ile analiz etme ve yorumlama yeteneği kazanacaklardır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler, veri madenciliği yöntemlerini makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak çözümleyecektir.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ortalama Değer	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/438839