ISB206 Veri Madenciliği

3 AKTS - 2-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 2 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ISB206
Ad Veri Madenciliği
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 2-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 3 AKTS
Yerel Kredi 2 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL


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.

Dersin İçeriği

Veri ön işleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma , kümeleme analizi ve uygulamaları.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Bülent Altunkaynak, Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları , 2017

Notlar

Ders Notları


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlar.
ÖÇ02 Veri madenciliği süreçleri ve bilgi keşfi kavramlarını öğrenir.
ÖÇ03 Veri madenciliği ile veritabanı arasındaki ilişkiyi kurar.
ÖÇ04 Veri madenciliği yöntemleri ile ilgili çeşitli algoritmaları uygular.
ÖÇ05 İş hayatında veri madenciliği bilgisi öğrenir.
ÖÇ06 Belirli bir problemi çözmek için uygun olan veri madenciliği tekniğini belirler.
ÖÇ07 Veri ön işleme işlemlerini uygular.
ÖÇ08 Bir veri madenciliği modeli tasarlar.
ÖÇ09 Bir veri madenciliği algoritması uygular.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler.
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 3
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 3
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. 3
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir. 5
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. 4
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular. 5
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar.
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. 5
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. 3
PÖÇ12 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. 3
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. 4
PÖÇ14 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar.
PÖÇ15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. 2
PÖÇ16 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 5
PÖÇ17 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. 5


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Veri Madenciliği Giriş Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Tartışma, Beyin Fırtınası
2 Veri Madenciliğine Detaylı Bakış Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay
3 Öğrenme stratejileri Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay
4 Makine öğrenmesi süreci adımları Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay
5 Uzaklık Ölçütleri Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Örnek Olay
6 K-En Yakın Komşu Algoritması Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay
7 K-En Yakın Komşu Algoritması ve Uygulama II Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Derste anlatılan konulara çalışma Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Basit Bayes sınıflandırıcı Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
10 Basit Bayes sınıflandırıcı ve Uygulaması II Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
11 ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
12 ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları ve Uygulamaları II Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
13 K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
14 K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması II Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay
15 Sunumlar Kaynak kitap okuma, uygulama Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Tartışma, Gösteri
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Derste anlatılan konulara çalışma Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Derste anlatılan konulara çalışma Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 6 6
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 16 16
Toplam İş Yükü (Saat) 78
Toplam İş Yükü / 25 (s) 3,12
AKTS 3 AKTS