DERS ADI

: Özel Konular

DERECE PROGRAMLARI

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
FBE 7000	Özel Konular	SEÇMELİ	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora

Dersin Amacı

Dersin amacı, veri madenciliği kavramının temellerini anlamak ve programlama düzeyinde uygulayabilmektir. Konular içerisinde veri madenciliği teorisi ve algoritmaları, veri madenciliği algoritmalarının programlanması, verinin elde edilmesi, düzenlenmesi, filtrelenmesi, keşfedilmesi, sunulması, düzeltilmesi ve veri görselleştirme vardır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta

Konular

Açıklama

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Larose D., Discovering Knowledge in Data:An introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc., 2005
Yardımcı kaynaklar:
P. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemleri

Başarılı / Başarısız

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve ödevlerin değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

efendi.nasibov@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Duyurulacak.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			0

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10