GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
6012002242021 VERİ MADENCİLİĞİ Ders 2 4 3,00

Önlisans


Türkçe


Bu ders ile öğrencinin, veri madenciliği ile ilgili yeterliklerin kazandırılması amaçlanmaktadır.


Öğr. Gör. Yeşim AKTAŞ


1 Veri madenciliğinin ne olduğunu açıklamak

Birinci Öğretim


Yok


Yok


Veri madenciğili, metodolojiler, teknikler ve modeller. Sınıflandırma, Karar Ağaçları, Birliktelik Kuralları, Kümeleme.


Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Veri Madenciliğine Giriş
2 Veri Önişleme 1
3 Veri Önişleme 2
4 Sınıflandırma Yöntemleri 1
5 Sınıflandırma Yöntemleri 2
6 Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
7 Kümeleme Yöntemleri 1
8 ARA SINAV
9 Kümeleme Yöntemleri 2
10 Birliktelik Kuralları
11 Kümeleme Metodları- Hiyerarşik Kümeleme
12 Birliktelik Kuralları
13 Doğal Dil İşleme
14 Web Madenciliği
15 Örnekler Üzerinde Tartışma
16 Final Sınavı

Data Mining – Concepts, Models, Methods and Algorithms, Mehmed Kantardzic, ISBN:0-471-22852-4 Data Mining, J. Han – M. Kamber, Morgan-Kaufman, Academic Press, 2001, ISBN: 1-55860-901-6



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 2 2
Bütünleme Sınavı 1 1 1
Derse Katılım 1 16 16
Beyin Fırtınası 1 10 10
Bireysel Çalışma 1 20 20
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 20 20
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 20 20
Toplam İş Yükü (saat) 90

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
ÖÇ 1 3 5 2 4 5 3 4 5 3 5 4 4 2 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek