Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
IND 3941	VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI	SEÇMELİ	3	0	0	4

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. FEHMİ BURÇİN ÖZSOYDAN

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği

Dersin Amacı

Önerilen bu ders ile mühendislik biliminde ve gerçek hayat problemlerinde son derece önemli bir yere sahip olan verinin nasıl kullanılabileceğinin, veriden nasıl bilgi üretilebileceğinin veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri ile DEÜ Endüstri Mühendisliği Bölümü öğrencilerine anlatılması hedeflenmektedir. Bu ders ile öğrencilerimize veri madenciliği yöntemleri hakkında temel bilgiler verilecek ve ücretsiz olan veri madenciliği yazılım programı Weka yardımı ile sınıf içi uygulamalar yapılacaktır. Ders kapsamında yapay zekanın temel alt başlıklarından olan veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımları üzerinde çalışmalar yapılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri madenciliği kavramını ve temel yaklaşımları öğrenmek
2	Veri filtrelemesi yapabilmek ve veriyi görselleştirebilmek
3	Weka ile temel veri madenciliği tekniklerini uygulayabilmek
4	Makine öğrenmesi kavramını öğrenebilmek
5	Temel veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Veri Madenciliğine Giriş
2	Weka yazılımı tanıtımı
3	Weka ile filtreleme, verilerin görselleştirilmesi ve veri ön işleme
4	Sınıflandırıcılar üzerinde çalışma, temel doğruluk kavramı
5	Çapraz doğrulama
6	Basit sınıflandırıcılar, aşırı uyum kavramı
7	Karar ağaçları
8	Karar ağaçları
9	En yakın komşuluk algoritması
10	Sınıflandırma ve doğrusal regresyon
11	Regresyon ile Sınıflandırma, Lojistik Regresyon
12	Kümeleme
13	Destek vektör makineleri
14	Veri madenciliği prosesi, tuzaklar, etik, dönemin gözden geçirilmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Witten, Ian H., Eibe Frank, and A. Mark. "Hall, and Christopher J Pal. 2016. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques.", ISBN: 978-0128042915

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriğinde yer alan konular, sınıf içi bilgisayarlı uygulamalar, tahtada örnek problem çözümleri ve sunular aracılığı ile öğrencilere aktarılacak ve öğrencilerden bu uygulamaları yapmaları beklenecektir. Ayrıca proje çalışmaları ile bu ders kapsamında anlatılan tüm tekniklerin bir araya getirilerek kullanılması sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Arasınav (30%) + Proje (20%) + Final (50%)

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bu derste temel olarak veri madenciliği uygulamaları üzerinde durulacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Adres: Dokuz Eylül Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe Kampüsü, İzmir, Türkiye

E-posta: burcin.ozsoydan@deu.edu.tr, burcin.ozsoydan@gmail.com

Tel: 0232 301 7630

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Her dönem için farklı saat dilimleri belirlenmektedir.

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	1	12
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Sunum Hazırlama	1	15	15
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			102

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI