DERS ADI

: Uygulamalı Veri Madenciliği

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
MİF 5013 Uygulamalı Veri Madenciliği SEÇMELİ 2 0 0 5

Dersi Veren Birim

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı, veri madenciliğinin temel yöntemlerinin ve kullanım alanlarının öğrenilmesi, bilgisayarda uygulama becerilerinin kazandırılmasıdır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Veri madenciliğinin temel kavramlarını tanımlayabilme.
2   Veri madenciliğinde kullanılan temel yöntemleri kullanarak verileri analiz edebilme.
3   Veri analizi yöntemlerini bilgisayar ortamında uygulayabilme.
4   Klinik problemler için uygun veri madenciliği yöntemini belirleyebilme.
5   Analiz sonuçlarını yorumlayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Veri Madenciliği ne giriş
2 CRISP-DM süreci
3 Veri Önişlemi
4 Açıklayıcı Veri Analizi
5 Tahmin ve öngörü için istatistiksel yöntemler
6 k-En Yakım Komşu algoritması
7 Karar Ağaçları
8 Arasınav
9 Yapay Sinir Ağları
10 Hiyerarşik kümeleme
11 k-Ortalamalar kümelemesi
12 Bulanık kümeleme
13 Kohonen Sinir Ağları
14 Birliktelik Kuralları/ Model Değerlendirme Teknikleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Larose D., Discovering Knowledge in Data: An introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc., 2005.
2. Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and techniques, Ed. Morgan Kaufmann, 2006.
3. Pal, S.K., Mitra, P. Pattern Recognition Algorithms for Data Mining, Chapman&Hall/CRC, 2004.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Problem çözümleme, tasarım ve uygulama, sunum/ders anlatım ve etkileşimli tartışma

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Arasınav
2 LU LabUyg
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.25 + LU * 0.25 + FN* 0.50


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin, projelerin ve sınavların değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam zorunludur. Derste anlatılan konuları içeren haftalık ödevler verilebilir ve bu ödevler toplanarak değerlendirilebilir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Fakültesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü
e-mail: efendi.nasiboglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 412 85 52

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 13 2 26
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 15 2 30
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Ödev Hazırlama 1 22 22
Sunum Hazırlama 1 15 15
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 127

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14PK.15PK.16
ÖK.15455
ÖK.25545
ÖK.34545
ÖK.45555
ÖK.54555