PDF hazırlanıyor, lütfen bekleyin...
PDF
BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ
İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ
YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ
(2025 - 2026)
Ders Bilgi Formu
Ders Adı
Kodu
Yarıyıl
T+U Saat
AKTS
Z / S
Veri Madenciliği
YBS461
7
2 + 1
5,0
Seçmeli
Birim Bölüm
Yönetim Bilişim Sistemleri -
Lisans
(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, karar ağaçları, kümeleme yöntemleri , k en yakın komşu algoritması, naive bayes algoritması ,birliktelik kuralları ve bunların uygulamalarını içerir. Uygulamalar R Programla ile öğretilir.
Ders Veren
Nur Kuban TORUN
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
R Programlama ile Birliktelik Kuralları Uygulaması
12
K En Yakın Komşu Algoritması- Naive Bayes Algoritması
13
K Ortalamalar Algoritması
14
Proje Ödevi Sunumları
Ders İş Yükü
Çalışma Türü / Öğretim Metotlar
Süresi (Saat)
Sayısı
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim
Sınıf Dışı Çalışma
2
14
Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması
Laboratuar
3
14
Önceden planlanmış özel beceriler
Problem Çözme
3
14
Ara Sınav 1
3
1
Ödev 1
3
1
Dönem Sonu Uygulaması
9
1
Ödev (Sunum)
1
1
Ders İş Yükü:
128
AKTS
(Ders İş Yükü / 25.5)
:
5,02
Program Çıktıları
1
Bilişim sistemleri ve işletme alanındaki temel kavram ve ilkeleri ileri düzeyde bilir, bu bilgileri işletme fonksiyonları ve teknik süreçlere entegre edebilir.
2
Alanındaki bilgi ve bulguları teknik ve teknik olmayan kitlelere yazılı, sözlü ve sunum yoluyla etkili biçimde aktarır.
3
Sosyal ve mesleki ilişkileri yönetir; yenilikçi ve yaratıcı çözümler geliştirir ve uygular.
4
İleri düzey ofis yazılımları ve bilişim teknolojilerini etkin kullanır.
5
Mesleki, yasal ve etik ilkelere uygun davranır; alanındaki güncel gelişmeleri izler ve değişim yönetimi süreçlerini uygulayarak yaşam boyu öğrenme bilincini sürdürür.
6
Mesleki iletişimde İngilizceyi en az B1 düzeyinde kullanır; yabancı uyruklu öğrenciler ise program kapsamında Türkçeyi B2 düzeyinde kullanma becerisine sahip olur.
7
Toplumun güncel sorunlarına yönelik projeler geliştirir; mesleki bilgi ve deneyimlerini toplumsal fayda amacıyla paylaşır.
8
Dijital dönüşüm süreçlerinde sürdürülebilirlik ilkelerini uygular; bu süreçlerin çevresel ve toplumsal etkilerini değerlendirir.
9
Projelerde ve çeşitli çalışma ortamlarında bir ekibin üyesi veya lideri olarak sorumluluk alır ve iş birliği içinde etkin biçimde çalışır.
10
Bilgi işlem altyapısı ve bilgisayar ağ sistemlerini yapılandırır, donanım ve işletim sistemleri sorunlarını analiz eder ve siber güvenlik çözümleri geliştirir.
11
Veri yönetimi için veri tabanı, web ve mobil tabanlı bilişim sistemleri geliştirir, programlama dillerini bilir ve etkin biçimde yönetir.
12
Bilişim sistemleri alanında analitik ve algoritmik düşünür, işletmenin mesleki faaliyetlerini planlar ve yönetir; sorunları neden-sonuç ilişkisiyle değerlendirip çözüm önerileri geliştirir.
13
Verileri profesyonel, yasal ve etik ilkelere uygun şekilde toplar; bilimsel yöntemlerle işler, analiz eder, yorumlar ve raporlar. Elde ettiği sonuçları toplumsal sorumluluk bilinciyle uygular.
14
Etik ilkeleri gözeterek kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla bilişim tabanlı bir çözümü tasarlar, uygular ve değerlendirir.
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
PÇ 13
PÇ 14
Öğrenciler, veri madenciliği temel kavramlarını öğreneceklerdir.
5
3
3
3
4
2
2
3
3
2
3
5
5
4
Öğrenciler, veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları ile büyük ölçekteki verileri analiz etme ve yorumlama yeteneği kazanacaklardır.
5
4
3
3
4
2
3
3
3
2
4
5
5
5
Öğrenciler, veri ön işleme tekniklerini öğrenecektir.
4
3
3
4
4
2
3
3
3
2
5
4
4
5
Öğrenciler, veri madenciliği sürecini öğrenecektir.
4
3
3
3
4
2
2
3
3
2
5
5
5
4
Öğrenciler, tanımlayıcı ve tahmin edici veri madenciliği modellerini öğreneceklerdir.
4
3
3
3
4
2
2
3
3
2
4
5
5
5
Ortalama Değer
4,4
3,2
3
3,2
4
2
2,4
3
3
2
4,2
4,8
4,8
4,6
https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/345129
