• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS YBS 6018 Mekansal Veri Madenciliği SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF. DR. VAHAP TECİM

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Temel mekansal veri madenciliği kavramlarını tanımlayabilme 2   Mekansal Veri ön işleme işlemlerini uygulayabilme 3   Belirli bir problemi çözmek için uygun olan mekânsal veri madenciliği tekniğini belirleyebilme 4   Bir mekânsal veri madenciliği modeli tasarlayabilme 5   Bir mekânsal veri madenciliği algoritması uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Mekansal Veri Madenciliği Giriş 2 Mekansal Veri Madenciliğine Detaylı Bakış 3 Mekânsal Veri Hazırlama (Veri Entegrasyonu, İndirgeme, Ön işleme ve Temizleme, Dönüşüm) 4 Sık Mekansal Desenlerin Keşfi, İlişkilendirme Kuralları ve Korelasyonlar 5 Sıralı Örüntü Analizi 6 Mekansal Sınıflandırma ve Tahminleme 7 Mekânsal Kümeleme 8 Vaka çalışmaları 9 Anomali Tespiti 10 Temel Mekânsal Veri Madenciliği Araçları 11 Web Madenciliği 12 Web Madenciliği 13 Mekansal Veri Madenciliğinde Gizliliğin Korunması 14 Sunumlar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

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 ARS ARASINAV 2 PRJ PROJE 3 SUN SUNUM 4 YYS YARIYIL SONU SINAVI 5 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ * 0.20 + SUN * 0.20 + YYS* 0.40 6 BUT BÜTÜNLEME 7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ* 0.20 + SUN * 0.20 + BUT* 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

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

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30 Final Sınavına Hazırlık 1 30 30 Sunum Hazırlama 1 10 10 Rapor hazırlama 1 27 27 Vize Sınavı 1 1 1 Final Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 5 3 3 4 ÖK.2 5 3 3 4 ÖK.3 5 3 3 4 ÖK.4 5 3 3 4 ÖK.5 5 3 3 4