TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| İSTATİSTİK PR. | |
| Kod | ISB445 |
| Ad | İstatistiksel Veri Madenciliği |
| Dönem | 2016-2017 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Üniversite Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof.Dr. HAMZA EROL
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
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 Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci yazılım kullanarak büyük veri için veri madenciliği analizi yapabilme kapasitesine ve yeteneğine sahip olacaktır. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | |
| PÖÇ02 | - | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | |
| PÖÇ03 | - | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | |
| PÖÇ04 | - | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | |
| PÖÇ05 | - | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | |
| PÖÇ07 | - | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | |
| PÖÇ08 | - | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | |
| PÖÇ09 | - | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | |
| PÖÇ10 | - | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | |
| PÖÇ11 | - | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | |
| PÖÇ12 | - | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | |
| PÖÇ13 | - | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | |
| PÖÇ14 | - | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | |
| PÖÇ15 | - | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | |
| PÖÇ16 | - | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | |
| PÖÇ17 | - | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ18 | - | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri açıklama uygulaması. Deney uygulaması. Bilgi Akışı uygulaması. Komut Satırı Arayüzü uygulaması. | ||
| 2 | Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması. | ||
| 3 | Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi. | ||
| 4 | Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi. | ||
| 5 | Veri açıklama uygulaması ortamında büyük verinin görüntülenmesi. | ||
| 6 | Deney uygulaması ortamında temel deney yapılması. | ||
| 7 | Deney uygulaması ortamında ileri deney yapılması. | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması için tasarımlar. | ||
| 10 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin sınıflandırılması için uygulamalar. | ||
| 11 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi için tasarımlar. | ||
| 12 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin kümelenmesi için uygulamalar. | ||
| 13 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi için tasarımlar. | ||
| 14 | Bilgi Akışı uygulaması ortamında büyük verinin ilişkilendirilmesi için uygulamalar. | ||
| 15 | Komut Satırı Arayüzü uygulaması. | ||
| 16 | Final sınavı | ||
| 17 | Final sınavı |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 80 | 32 |
| 1. Performans Görevi (Laboratuvar) | 20 | 8 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 15 | 4 | 60 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 15 | 1 | 15 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 10 | 2 | 20 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 125 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,00 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||