| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Veri Madenciliği ve Uygulamaları | EEM460 | 8 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Örgün Öğretim |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Ümit Çiğdem TURHAL |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere veri madenciliği ile ilgili temel uygulamaları, kavramları ve teknikleri tanıtmak. Öğrencileri bağımsız araştırma yapmaya hazırlamak |
| Ders İçeriği |
Veri madenciliğinin tanımı. Veri madenciliği uygulama alanlarına, tekniklerine ve modellerine genel bakış. Veri madenciliği aşamaları: Amacı belirleme, amaca uygun veri kümesi oluşturma (veri seçme), veri ayıklama ve önişleme, veri azaltma ve veri dönüşümü, veri madenciliği öğrenme algoritmasını seçme, model değerlendirme ve bilgi sunumu, bulunan bilginin yorumlanması. Veri Madenciliği öğrenme algoritmalarını inceleme: karar ağaçları, sınıflandırma, eğri uydurma, bağıntı kurma, bellek tabanlı yöntemler, k-komşu algoritması, demetleme, yapay sinir ağları. |
| Ders Kaynakları |
Ders öğretim üyesinin ders notları ve ders ile ilgili kaynak kitaplar kullanılmaktadır.
|
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2013 - 2014 2014 - 2015 2015 - 2016 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 |
| 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
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme | Küçük Grup Tartışması | 5 | 5 | 25 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması | Grup Çalışması | 4 | 4 | 16 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme | Tartışmalı Ders | 5 | 2 | 10 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 5 | 3 | 15 |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 3 | 16 | 48 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 2 | 1 | 2 |
| Ödev 1 | Ödev 1 | 5 | 1 | 5 |
| Kısa Sınav 1 | Kısa Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
| Ödev 2 | Ödev 2 | 5 | 1 | 5 |
| Kısa Sınav 2 | Kısa Sınav 2 | 1 | 1 | 1 |
| Final | Final | 2 | 1 | 2 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 130 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 5,10 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Giriş | |
| 2 | Veri Önişleme | |
| 3 | Veri Ambarları | |
| 4 | İlişkilendirme Kuralları | |
| 5 | Sınıflandırma | |
| 6 | Demetleme | |
| 7 | Ara Sınav | |
| 8 | Sapan Veri ve Saldırı Tespiti | |
| 9 | Metin Madenciliği | |
| 10 | Metin Madenciliği | |
| 11 | Web Madenciliği | |
| 13 | Yapay sinir ağlarında veri madenciliği | |
| 13 | Yapay sinir ağlarında veri madenciliği | |
| 14 | Uygulama |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Büyük veri depolarından bilgi çıkarımı yapabilir. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Büyük veri depolarından bilgi çıkarımı yapabilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
