DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
İstatistiksel Veri Madenciliği ISB   445 7 3 3 5

Ön Koşul Dersleri Yok
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Dersi Verenler
Prof.Dr.HAMZA EROL1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.HAMZA EROL2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Bir bilgisayar yazılımı kullanarak büyük verinin veri madenciliği analizini yapmayı öğretmek, uygulama kapasitesini ve yeteneğini yükseltmek.
Dersin İçeriği
Büyük veri analizi için kullanılan bilgisayar yazılımları. Büyük veri analizi için Weka ortamı. Veri açıklama uygulaması. Deney uygulaması. Bilgi Akışı uygulaması. Komut Satırı Arayüzü uygulaması. Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması. Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi. Veri açıklama uygulamsı ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi. Deney uygulaması ortamında temel deney yapılması. Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması. Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi. Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci yazılım kullanarak büyük veri için veri madenciliği analizi yapabilme kapasitesine ve yeteneğine sahip olacaktır.


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
2
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
3
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
4
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
5
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
6
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır
7
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama
8
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
9
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
10
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
11
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
12
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar
13
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
14
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
15
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
16
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
17
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
18
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Veri açıklama uygulaması. Deney uygulaması. Bilgi Akışı uygulaması. Komut Satırı Arayüzü uygulaması. Anlatım
2 Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması. Anlatım
3 Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
4 Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
5 Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin görüntülenmesi. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
6 Deney uygulaması ortamında temel deney yapılması. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
7 Deney uygulaması ortamında ileri deney yapılması. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
8 Ara sınav Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
9 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması için tasarımlar.
10 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması için uygulamalar. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
11 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi için tasarımlar. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
12 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi için uygulamalar. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
13 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi için tasarımlar. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
14 Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi için uygulamalar. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
15 Komut Satırı Arayüzü uygulaması. Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım
16-17 Final sınavı Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Proje / Tasarım

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar