DERS ADI

: Veri Madenciliği

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
YBS 5055 Veri Madenciliği SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. CAN AYDIN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Öğrencilere veri madenciliği ile ilgili temel uygulamaları, kavramları ve teknikleri tanıtmak, verinin nasıl toplanacağı ve sınıflandırılacağı, toplanan veriler üzerinden nasıl analizler yapılabileceği hakkında bilgi sahibi yapmak.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Basit ve açık olmayan, önceden bilinmeyen ve yararlı olan örüntülerin ya da bilginin çok büyük miktarlardaki veriden çıkarılması
2   Veri toplama, sınıflama, depolama algoritmalarını öğrenmek.
3   Veri madenciliğine bir süreç olarak yaklaşabilme yeteneğini elde etmek.
4   Veri madenciliği yazılımlarında uzmanlaşmak

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 Veri Temizleme ve Hazırlama Teknikleri
3 Veri Ambarı
4 Veri Madenciliğinde İstatistiksel Yöntemler
5 Veri Sınıflandırma Teknikleri (Tümevarım öğrenme, Karar Ağaçları)
6 Veri Sınıflandırma Teknikleri (İlişkilendirme Kuralları, Bayes Kuramı)
7 Veri Tahminleme Teknikleri (Sinir Ağları)
8 Ara Sınav
9 Veri Tahminleme Teknikleri (Kuvvetlendirilmiş öğrenme)
10 Veri Kümeleme Teknikleri
11 Metin Madenciliği
12 Web Madenciliği, Sosyal Ağlar
13 Sektörel Veri Madenciliği Örnekleri
14 Genel Çalışma
15 Uygulama

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Veri Madenciliği ile ilgili kitap ve makaleler
Ana kaynak: Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 1-55860-489-8., 2006
Yardımcı kaynaklar: Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications; Robert Nisbet, John ElderIV, Gary Miner;2009

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Ara Sınav
2 YYC Yarıyıl İçi Çalışma
3 FN Yarıyıl Sonu
4 BNS Başarı VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + FN* 0.60
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + BUT* 0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Öğrenciler veri toplama, sınıflandırma, depolama ve analizi konusunda bilgi, beceri ve yetkinliklerini geliştirirler.

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin ara sınav, ders içi ödev/sunumlar ve final sınavı ile ölçülmektedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bölümün uyguladığı kurallar geçerlidir

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Daha sonra belirlenecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Daha sonra belirlenecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 4 56
Sunum Hazırlama 1 20 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 22 22
Final Sınavına Hazırlık 1 24 24
Ödev Hazırlama 1 18 18
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 4 56
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.155555554455
ÖK.254555445455
ÖK.355554555545
ÖK.455545454554