Ders Adı Veri Madenciliği ve Uygulamaları
Ders Kodu 01BLG5110
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl 1
Dönem 2.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler)
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği Veri madenciliğinin tanımı, Veri madenciliğine genel bakış, Veri madenciliği aşamaları, Veri kümesi oluşturma, Veri ayıklama ve önişleme, Veri azaltma, Veri dönüşümü, Veri madenciliğinde model gösterimi, Değerlendirme ve arama yöntemleri, Sınıflandırma ve öbekleme, Bağıntı kurma.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri
Dersin Amacı Veri madenciliğinin tanımı, Veri madenciliği aşamaları, Veri kümesi oluşturma, Veri ayıklama ve önişleme, Veri azaltma, Veri dönüşümü, Veri madenciliğinde model gösterimi, Değerlendirme ve arama yöntemleri, Sınıflandırma ve öbekleme, Bağıntı kurmayı öğretmek.
WorkPlacement Kullanılmamaktadır
Hafta Konular  
1 Genel tanımlar
2 Veri Madenciliği Uygulama Alanları ve örnekler
3 Veri Ambarları ve OLAP
4 Veri Madenciliği Modelleri
5 Sınıflandırma-Karar ağaçları
6 Sınıflandırma-İstatistiğe dayalı algoritmalar
7 Sınıflandırma-Mesafeye dayalı algoritmalar
8 Sınıflandırma-Yapay Sinir Ağları
9 Birliktelik Kuralları ve İlişki Analizi
10 Kümeleme-Hiyerarşik Yöntemler
11 Bölümlemeli (Partitioning) Yöntemler
12 Yoğunluğa Dayalı Algoritmalar
13 Grid Temelli Algoritmalar
14 Web madenciliği
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Matematik ve fen bilgilerini mühendislikte uygulama becerisi kazanır. 4
2 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. 4
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemin(donanım veya yazılım) süreçlerini tasarlayabilir. 3
4 Çok disiplinli konularda çalışabilir. 4
5 Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve çözme becerisi kazanır 4
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. 4
7 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve ulusal boyutlarda etkilerini anlama becerisi kazanır. 5
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği, bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi kazanır 5
9 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi kazanır 5
10 Zaman yönetimi yapabilme ve meslek gelişimi planlayabilme becerisi kazanır. 3
11 Bilgisayar mühendisliği ile ilgili projeleri ayrıntıları ile planlayabilme becerileri kazanır. 4
12 Yenilikçi ve sorgulayıcı düşünüp sıra dışı yollar keşfedebilme becerisi kazanır 4
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 60
Kısa Sınav 0 0
Ödev 2 20
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 2 20
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 0 0 0
Ödevler 4 20 80
Sunum 0 0 0
Proje 2 20 40
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 15 15
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 173    
Dersin Akts Kredisi 6    
Ders Notu Data Mining Introductory and Advanced Topics, Margaret Dunham, ISBN: 0130888923, Prentice Hall, 2003.
Diğer Kaynaklar
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)