Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CME 4416	VERİ MADENCİLİĞİNE GİRİŞ	SEÇMELİ	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ FERİŞTAH DALKILIÇ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, veri madenciliğinde desen keşfi ve veri tabanlarında bilgi keşfi konularında teorik ve pratik açıdan genel bir bakış sağlamaktır. Ders; sınıfları, kümeleri, ilişkilendirme kurallarını ve anormallikleri keşfetmeye yönelik olan veri madenciliği algoritmalarını ve tekniklerini içermektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri madenciliği temel kavramlarını tanımlayabilme
2	Veri hazırlama işlemlerini yapabilme
3	Veri madenciliği yaklaşımları (sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme kuralları analizi vb.) ile problem çözebilme
4	Veri madenciliği tekniklerini veriler üzerine uygulayabilme
5	Veri madenciliği alt-konuları (web madenciliği, metin madenciliği) ile ilgili problemlere çözüm geliştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Veri Madenciliğine ilk bakış
2	Veritabanlarında Bilgi Keşfi
3	Veri Hazırlama (Veri Birleştirme, İndirgeme, Ön-işleme, Dönüştürme)
4	İlişkilendirme Kuralları Analizi
5	Sıralı Örüntü Analizi
6	Sınıflandırma ve Tahminleme - I
7	Sınıflandırma ve Tahminleme - II
8	Kümeleme - I
9	Örnek Sorular Çözme, Vize sınavı
10	Kümeleme - II
11	Aykırı Durum Analizi
12	Web Madenciliği
13	Metin Madenciliği
14	Veri Madenciliğinde Gizliliğin Korunması

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Han, J. & Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, Second Edition, 2006.

Yardımcı kaynaklar:
1. Roiger, R.J., & Geatz, M.W., Data Mining: A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
2. Dunham, M.H., Data Mining: Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, New Jersey, 2003.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı / Sunum
Rehberli problem çözümü
Laboratuvar çalışmaları
Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	ODV	Ödev/Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yıl içi çalışmaları bir proje ödevi ile değerlendirilecektir.

Değerlendirme Kriteri

Tüm öğrenme çıktıları proje ve final sınavı ile değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç.Dr. Derya BİRANT
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 412 74 03
E-Posta: derya@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Cuma 9:00 - 10:30

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	2	26
Uygulama	13	2	26
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	17	17
Final Sınavına Hazırlık	1	19	19
Ödev Hazırlama	1	30	30
Final Sınavı	1	3	3
Vize Sınavı	1	3	3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			138

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.4	PK.5	PK.6	PK.10
ÖK.1	4				4
ÖK.2	3	4
ÖK.3		5		3
ÖK.4			4	3		4
ÖK.5		5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI