GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 803004282019 | VERİ MADENCİLİĞİ | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 8 | 4,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı Veri madenciliği kavramları, uygulama alanları, veri madenciliği için verilerin hazırlanması, verilerin temizlenmesi, veri madenciliği modelleri, sınıflandırma teknikleri ve algoritmaları, birliktelik kuralları ve ilişki analizi, kümeleme analizleri gibi kavramların anlaşılmasını ve uygulanabilmesini sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç.Dr. İlknur Aydoğdu Karaaslan
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Veri madenciliği kavramlarını açıklayabilme |
| 2 | Veri madenciliği modellerini uygulayabilme |
| 3 | Veri madenciliği sınıflandırma teknikleri ve algoritmaları uygulayabilme |
| 4 | Veri kümeleme tekniklerini uygulayabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Veri Madenciliğine İlişkin Kavramlar, Uygulama Alanları, Verilerin Hazırlanması, Temizlenmesi ve Yapılandırılması gibi konuların aktarılması.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği ve Uygulama Alanları | ||
| 2 | Veri Ambarları | ||
| 3 | Veri Madenciliği için Verilerin Hazırlanması | ||
| 4 | Verilerin Temizlenmesi Yeniden Yapılanması | ||
| 5 | Veri Madenciliği Modelleri | ||
| 6 | Veri Madenciliği Model ve Algoritmaları | ||
| 7 | Sınıflandırma Teknikleri | ||
| 8 | Arasınav | ||
| 9 | Sınıf Teknikleri ve Algoritmaları (Karar ağaçları) | ||
| 10 | Sınıf Teknikleri ve Algoritmaları (İstatistiğe Dayalı Algoritmalar-Mesafeye Dayalı sınıflandırma Algoritmaları) | ||
| 11 | Birliktelik Kuralları ve İlişki Analizi (AIS, SETM, Apriori Algoritmaları) | ||
| 12 | Birliktelik Kuralları ve İlişki Analizi (AprioriTid ve Diğer Algoritmalar) | ||
| 13 | Kümeleme Analizi ve Sınıflandırılması( Benzerlik ve Uzaklık, Kümeleme Analizinin Sınıflandırılması, Hiyerarşik Yöntemler) | ||
| 14 | Kümeleme Analizi ve Sınıflandırılması(Bölümlemeli Yöntemler, Yoğunluğa Dayalı Algoritmalar) | ||
| 15 | Kümeleme Analizi ve Sınıflandırılması(Grid Temelli, Genetik Algoritmalar, Optimum Küme Sayısının Hesaplanmasında İndeks ve Algoritma) | ||
| 16 | Final |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Özkan Y.(2016), Veri Madenciliği Yöntemleri, PapatyaBilim. Silahtaroğlu G.(2016), Veri Madenciliği Kavram ve Algoritmaları, PapatyaBilim.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| 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 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 1 | 14 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 14 | 1 | 14 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 15 | 2 | 30 |
| Okuma | 6 | 3 | 18 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 120 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| 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 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | PÇ 18 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 5 | |||||||||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | 5 | |||||||||||||||
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 5 | |||||||||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek