Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
DDD 5028	Veri Madenciliği	SEÇMELİ	3	0	0	4

Dersi Veren Birim

Denizcilikte Emniyet, Güvenlik ve Çevre Yönetimi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ BURAK KÖSEOĞLU

Dersi Alan Birimler

Denizcilikte Emniyet, Güvenlik ve Çevre Yönetimi Yüksek Lisans

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

1	Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlayabilme.
2	Veri ön işleme işlemlerini uygulayabilme.
3	Belirli bir problemi çözmek için uygun olan veri madenciliği tekniğini belirleyebilme.
4	Veri madenciliği uygulayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Veri madenciliğine giriş, temel kavramlar.
2	Veritabanı, veri ambarları.
3	Veritabanlarında Bilgi Keşfi.
4	Veriyi anlama, veri görselleştirme.
5	Veri hazırlama.
6	Kümeleme yöntemleri, hiyerarşik kümeleme.
7	K-means kümeleme, yoğunluk tabanlı kümeleme.
8	Arasınav.
9	Sınıflandırma yöntemleri, k-en yakın komşu algoritması.
10	Karar ağaçları.
11	Birliktelik kuralları.
12	Veri madenciliği uygulamaları.
13	Veri madenciliği uygulamaları.
14	Sunumlar.
15	Sunumlar.
16	Final Sınavı.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

- Han, J. & Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, Second Edition, 2006.
- Roiger, R.J., & Geatz, M.W., Data Mining: A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
- Dunham, M.H., Data Mining: Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, New Jersey, 2003.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunum ve Uygulamalar.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	YYC	YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA
3	YYS	YARIYIL SONU SINAVI
4	YYBN	YARIYIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin derse aktif katılımı.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Assist. Prof. Dr. Cpt. Burak Köseoğlu
burak.koseoglu@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri