• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EMT 4011 VERİ MADENCİLİĞİ SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Ekonometri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Ekonometri (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, verilerin yapısını anlamak ve aralarında gizli kalmış ilişkileri ortaya çıkartmak için gerekli tekniklerin öğretilmesidir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Keşfedici veri analizi kavramını tanıyabilme 2   Veri madenciliği kavramını tanıyabilme 3   Verileri özetlemek için gerekli istatistiksel teknikleri öğrenebilme 4   Gizli ilişkilerin ortaya çıkartılmasında kullanılabilecek teknikleri öğrenebilme 5   Kestirimleri gerçekleştirmek için kullanılabilecek teknikleri öğrenebilme 6   Veri madenciliği projelerinin nasıl raporlanacağını ve göçerileceğini öğrenebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Problem tanımlama, projenin planlanması 2 Verilerin hazırlanması 3 Tablolar: Veri tabloları, kontenjan tabloları, özet tablolar 4 Grafikler: frekans poligramları ve histogramlar, gövde ve yaprak, kutu grafikleri 5 Tanımlayıcı istatistikler: merkezi eğilim, varyasyon, çarpıklık ve basıklık ölçüleri 6 Yorumlayıcı istatistikler: 7 Karşılaştırmalı istatistikler. İlişkilerin görselleştirilmesi, korelasyon, Gruplandırma: kümeleme, karar ağaçları 8 Ara Sınav 9 Ara Sınav 10 Kestirim: yapay sinir ağları, Kestirim: regresyon, K-en yakın komşu, 11 Kestirim: sınıflandırma ve regresyon ağaçları 12 Sonuçların göçerimi 13 Örnek çalışmalar 14 İleri veri madenciliği (değinme)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1-Veri Madenciliği Yöntemleri, Dr.Yalçın Özkan, Papatya Yayıncılık, 2008 2-Myatt, G. J. (2007) Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining, Wiley, New Jersey.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1-Anlatım Metodu, 2-Soru-Cevap Metodu 3-Tartışma Metodu 4- Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS Arasınav 2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1 3 FN Yarıyılsonu sınavı 4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

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

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 12 3 36 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 2 24 Vize Sınavına Hazırlık 1 25 25 Final Sınavına Hazırlık 1 28 28 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 115

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 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1 ÖK.6 1