DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Veri Madenciliği Yöntemleri I IEM   755 1 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Süleyman Bilgin KILIÇ
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Veri madenciliği dersi, verilerin içerisindeki örüntülerin, temel ilişkilerin, etkileşimlerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların keşfedilerek yararlı bilgilerin üretilmesini amaçlar
Dersin İçeriği
Veri madenciliği kavramı ve veritabanı tasarımı, veri ambarlama ve diğer depolama teknikleri, veritabanı ya da veri ambarı sunucusu, veritabanı nesnelerinin yaratılması ve genişletilmesi, veritabanı tabloların yaratılması, tasarımı ve bağlanması, veritabanı formların ve alt formların yaratılması ve tasarımı, veri tabanında sorguların yaratılması ve tasarımı, raporların yaratılması, tasarımı ve verilerin özetlenmesi, veri temizleme; gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak, veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak), örüntü değerlendirme ve tanımlama, bilgi sunumu (elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirme), veri tabanı nesnelerini HTML ve ASP dosyalarına dönüştürmek, veri tabanının Internet ortamında kullanımı ve paylaşımı, veri erişim sayfalarının oluşturulması ve kullanımı, veri erişim sayfaları ile sorgu tasarımı, veritabanı güvenliğinin sağlanması

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Analitik düşünme yeteneği kazandırır
2) Bilgisayar kullanarak istatistiksel analiz gerçekleştirme becerisi kazandırır
3) Öğrencilerin, ham verilerin içerisindeki örüntülerin, temel ilişkilerin, etkileşimlerin değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların keşfetmelerini ve yararlı bilgiler üretilmelerini sağlar
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar
X
2
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar
X
3
Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar
X
4
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller
X
5
Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemi uygulayıp sonuçlarını yorumlar
X
6
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar, kıyaslar, değerlendirir ve yorumlar
X
7
Amaca uygun bir şekilde veriyi tanımlar, toplar, düzenler ve analiz eder
X
8
Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar
X
9
Ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır
X
10
Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır
X
11
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler
X
12
Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanır, elde ettiği bilgileri sentezler ve etkin biçimde sunar
X
13
Analiz sonuçlarını uygun şekilde sunar; bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür
X
14
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar
X
15
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
X
16
Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar
X
17
Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri tanır ve uygular
X
18
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar
X
19
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Veri madenciliği kavramı ve veritabanı tasarımı, veri ambarlama ve diğer depolama teknikleri Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
2 Veritabanı ya da veri ambarı sunucusu, veritabanı nesnelerinin yaratılması ve genişletilmesi Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
3 Veritabanı tabloların yaratılması, tasarımı ve bağlanması Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
4 Veritabanı formların ve alt formların yaratılması ve tasarımı Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
5 Veri tabanında sorguların yaratılması ve tasarımı Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
6 Raporların yaratılması, tasarımı ve verilerin özetlenmesi Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
7 Veri temizleme; gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Yazılı Sınav
9 Örüntü değerlendirme ve tanımlama Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
10 Veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak) Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
11 Bilgi sunumu (elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirme) Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
12 Veri tabanı nesnelerini HTML ve ASP dosyalarına dönüştürmek Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
13 Veri tabanının Internet ortamında kullanımı ve paylaşımı Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
14 Veri erişim sayfalarının oluşturulması ve kullanımı, veri erişim sayfaları ile sorgu tasarımı Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
15 Veritabanı güvenliğinin sağlanması Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Alıştırma ve Uygulama

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar