TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| İSTATİSTİK PR. | |
| Kod | ISB206 |
| Ad | Veri Madenciliği |
| Dönem | 2021-2022 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 4. 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 |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL
(Bahar)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
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
Kaynaklar
Notlar
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 | - | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 1 |
| PÖÇ02 | - | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 5 |
| PÖÇ03 | - | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | 0 |
| PÖÇ04 | - | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 5 |
| PÖÇ05 | - | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 5 |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 5 |
| PÖÇ07 | - | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 4 |
| PÖÇ08 | - | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 5 |
| PÖÇ09 | - | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 4 |
| PÖÇ10 | - | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 5 |
| PÖÇ11 | - | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 4 |
| PÖÇ12 | - | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 5 |
| PÖÇ13 | - | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 4 |
| PÖÇ14 | - | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 4 |
| PÖÇ15 | - | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 3 |
| PÖÇ16 | - | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 3 |
| PÖÇ17 | - | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | 2 |
| PÖÇ18 | - | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği Giriş | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 2 | Veri Madenciliğine Detaylı Bakış | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 3 | Öğrenme stratejileri | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 4 | Makine öğrenmesi süreci adımları | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 5 | Uzaklık Ölçütleri | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 6 | K-En Yakın Komşu Algoritması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 7 | K-En Yakın Komşu Algoritması ve Uygulama | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 8 | Ara Sınav | Derste anlatılan konulara çalışma | |
| 9 | Basit Bayes sınıflandırıcı | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 10 | Basit Bayes sınıflandırıcı ve Uygulaması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 11 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 12 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları ve Uygulamaları | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 13 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 14 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 15 | Sunumlar | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| 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 | 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 | ||