DERS ADI

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce)
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
İstatistik Doktora (İngilizce)
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)
Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı, veri madenciliği kavramının temellerini anlamak ve programlama düzeyinde uygulayabilmektir. Konular içerisinde veri madenciliği teorisi ve algoritmaları, veri madenciliği algoritmalarının programlanması, verinin elde edilmesi, düzenlenmesi, filtrelenmesi, keşfedilmesi, sunulması, düzeltilmesi ve veri görselleştirme vardır.

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:
Larose D., Discovering Knowledge in Data:An introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc., 2005
Yardımcı kaynaklar:
P. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, sınıfta öğretme, sunum ve tartışma şeklinde işlenir. Öğretme derslerinin yanında belirlenen gruplar tartışma saatlerinde sunmak üzere sunumlar hazırlar. Bazı haftalarda, önceden verilen ödevler tartışılır.

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve ödevlerin değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

efendi.nasibov@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Duyurulacak.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi