TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ PR. (İNGİLİZCE) | |
| Kod | CEN481 |
| Ad | Introduction to Data Mining |
| Dönem | 2021-2022 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Öğr. Gör. Dr. HAVVA ESİN ÜNAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Öğr. Gör. Dr. HAVVA ESİN ÜNAL
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı temel veri madenciliği tekniklerini ele almaktır.
Dersin İçeriği
Veri madenciliğine giriş, veri önişleme, birliktelik kuralları, sınıflandırma, kümeleme, sapan değer tespiti algoritmaları ile uygulamaları.
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Veri madenciliğinin temel yöntemlerini öğrenir. |
| ÖÇ02 | Veri önişleme, birliktelik kuralları, sınıflandırma, kümeleme, sapan değer tespiti algoritmalarını uygulamayı öğrenir. |
| ÖÇ03 | Veri madenciliğini güncel problemlere uygulamayı öğrenir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | 1. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal bilgileri beraber kullanabilme | 5 |
| PÖÇ02 | - | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama | 5 |
| PÖÇ03 | - | 3. Karmaşık bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | 5 |
| PÖÇ04 | - | 4. Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi | 5 |
| PÖÇ05 | - | 5. Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerin çözümüne ilişkin deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | 5 |
| PÖÇ06 | - | Bireysel olarak ve disiplin içi/çok disiplinli takımlarda etkin çalışabilme becerisi, sorumluluk alma ve özgüven | 5 |
| PÖÇ07 | - | Bilgiye erişebilme, kaynak araştırması yapabilme ve bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi | 5 |
| PÖÇ08 | - | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | 5 |
| PÖÇ09 | - | 9. Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, ve en az bir yabancı dilde teknik yayın okuyup anlayabilme, rapor hazırlama ve sunum yapma becerisi | 5 |
| PÖÇ10 | - | Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | 5 |
| PÖÇ11 | - | 11. Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, ve mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık | 2 |
| PÖÇ12 | - | 12. Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri, girişimcilik ve yenilikçilik, ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak | 5 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri madenciliğinin tanımı ve aşamaları | Ders notlarının okunması | |
| 2 | Veri önişleme adımları | Ders notlarının okunması | |
| 3 | Weka paketi | Ders notlarının okunması ve uygulama | |
| 4 | Birliktelik kuralı çıkarma algoritmaları | Ders notlarının okunması | |
| 5 | Birliktelik kuralı çıkarma algoritmalarının performas iyileştirmeleri | Ders notlarının okunması | |
| 6 | Temel sınflama algoritmaları (karar ağacı) | Ders notlarının okunması | |
| 7 | Temel sınflama algoritmaları (naive bayes) | Ders notlarının okunması | |
| 8 | Ara Sınav | Ders notlarının okunması | |
| 9 | Weka ile uygulamalar | Ders notlarının okunması ve uygulama | |
| 10 | Temel kümeleme algoritmaları (k means) | Ders notlarının okunması | |
| 11 | Temel kümeleme algoritmaları (hierarchical methods) | Ders notlarının okunması | |
| 12 | Sapan değer tespiti yöntemleri | Ders notlarının okunması | |
| 13 | Web ve metin madenciliğine giriş | Ders notlarının okunması | |
| 14 | Proje sunumları | Uygulama, sunum yapma | |
| 15 | Proje sunumları | Uygulama, sunum yapma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının okunması | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının okunması |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 80 | 32 |
| 1. Ödev | 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) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||