DERS ADI

: Mekansal Veri Madenciliği

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
YBS 6018 Mekansal Veri Madenciliği SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. VAHAP TECİM

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere mekânsal veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun mekânsal 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 mekansal veri madenciliği kavramlarını tanımlayabilme
2   Mekansal Veri ön işleme işlemlerini uygulayabilme
3   Belirli bir problemi çözmek için uygun olan mekânsal veri madenciliği tekniğini belirleyebilme
4   Bir mekânsal veri madenciliği modeli tasarlayabilme
5   Bir mekânsal veri madenciliği algoritması uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Mekansal Veri Madenciliği Giriş
2 Mekansal Veri Madenciliğine Detaylı Bakış
3 Mekânsal Veri Hazırlama (Veri Entegrasyonu, İndirgeme, Ön işleme ve Temizleme, Dönüşüm)
4 Sık Mekansal Desenlerin Keşfi, İlişkilendirme Kuralları ve Korelasyonlar
5 Sıralı Örüntü Analizi
6 Mekansal Sınıflandırma ve Tahminleme
7 Mekânsal Kümeleme
8 Ara Sınav
9 Anomali Tespiti
10 Temel Mekânsal Veri Madenciliği Araçları
11 Web Madenciliği
12 Web Madenciliği
13 Mekansal Veri Madenciliğinde Gizliliğin Korunması
14 Sunumlar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Geographic Data Mining and Knowledge Discovery Research Monographs in GIS, Taylor and Francis, 2001.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak 'Değerlendirme Yöntemleri' ve 'İş Yükü Hesaplaması' bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 PRJ PROJE
3 SUN SUNUM
4 YYS YARIYIL SONU SINAVI
5 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ * 0.20 + SUN * 0.20 + YYS* 0.40
6 BUT BÜTÜNLEME
7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ* 0.20 + SUN * 0.20 + BUT* 0.40


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin ara sınav, projeleri, sunum ve final sınavı ile performansları ölçülmektedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bölümün uyguladığı kurallar geçerlidir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr. Vahap TECİM
vahap.tecim@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 3 39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52
Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Sunum Hazırlama 1 10 10
Rapor hazırlama 1 27 27
Vize Sınavı 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9
ÖK.15334
ÖK.25334
ÖK.35334
ÖK.45334
ÖK.55334