DERS ADI

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Lojistik Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
Lojistik Mühendisliği Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun 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

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

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, Araştırma, Uygulama Geliştirme, Sunum, Dönem Projesi

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ders sonuçları, öğrencinin bir konu üzerine yaptığı sunum ve öğrenci tarafından hazırlanan proje ve raporu ile değerlendirilecektir.

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

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi