Ders Bilgileri
|
Dersi Veren Birim |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans |
Ders Koordinatörü |
Dersi Alan Birimler |
Lojistik Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö) |
Dersin Amacı |
Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun veri madenciliği teknikleri seçme ve uygulama yeteneği kazandırmaktır. Bu ders, öğrencilerin; veri önişleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma ve tahminleme ve uygulamaları ile kümeleme analizini öğrenmesini sağlayacaktır. |
Dersin Öğrenme Kazanımları |
||||||||||
|
Dersin Öğretim Türü |
Örgün Öğretim |
Dersin Önkoşulu/Önkoşulları |
Yok |
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
Yok |
Ders İçeriği |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Ders İçin Önerilen Kaynaklar |
Ana kaynak: Han, J. & Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, Second Edition, 2006. |
Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri |
Ders Anlatımı, Araştırma, Uygulama Geliştirme, Sunum, Dönem Projesi |
Değerlendirme Yöntemleri |
||||||||||||||||||||||||||||
*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz. |
Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar |
Yok |
Değerlendirme Kriteri |
Ders sonuçları, öğrencinin bir konu üzerine yaptığı sunum ve öğrenci tarafından hazırlanan proje ve raporu ile değerlendirilecektir. |
Dersin Öğretim Dili |
Türkçe |
Derse İlişkin Politika ve Kurallar |
İlan Edilecektir. |
Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri |
İlan Edilecektir. |
Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri |
İlan Edilecektir. |
Staj Durumu |
YOK |
İş Yükü Hesaplaması |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|