TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | IEM756 |
| Ad | Veri Madenciliği Yöntemleri II |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Veri madenciliği dersi, verilerin içerisindeki örüntülerin, temel ilişkilerin, etkileşimlerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların keşfedilerek yararlı bilgilerin üretilmesini amaçlar
Dersin İçeriği
Veri madenciliği kavramı ve veritabanı tasarımı, veri ambarlama ve diğer depolama teknikleri, veritabanı ya da veri ambarı sunucusu, veritabanı nesnelerinin yaratılması ve genişletilmesi, veritabanı tabloların yaratılması, tasarımı ve bağlanması, veritabanı formların ve alt formların yaratılması ve tasarımı, veri tabanında sorguların yaratılması ve tasarımı, raporların yaratılması, tasarımı ve verilerin özetlenmesi, veri temizleme; gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak, veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak), örüntü değerlendirme ve tanımlama, bilgi sunumu (elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirme), veri tabanı nesnelerini HTML ve ASP dosyalarına dönüştürmek, veri tabanının Internet ortamında kullanımı ve paylaşımı, veri erişim sayfalarının oluşturulması ve kullanımı, veri erişim sayfaları ile sorgu tasarımı, veritabanı güvenliğinin sağlanması
Dersin Ön Koşulu
ön koşul yok
Kaynaklar
İlgili kurumsal Internet kaynakları
Notlar
İlgili bilgisayar paket programları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Ekonometri kavramlarını açıklar |
| ÖÇ02 | İktisadi alt yapıya sahip olup iktisadi modeller oluşturur |
| ÖÇ03 | Veri toplar, düzenler ve analiz eder |
| ÖÇ04 | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili ileri düzey paket programlarını kullanabilir |
| ÖÇ05 | İstatistik, yöneylem araştırması ve Matematik bilgilerini tanımlar |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar | 3 |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar | 4 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller | 1 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemden elde ettiği sonuçları yorumlar | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri sentezler | 3 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır | 2 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar | 4 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Analiz sonuçlarını uygun bir şekilde sunar | |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Amaca uygun bir şekilde veri toplar/analiz eder | 3 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür | 4 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir | 3 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar | 4 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | 1 |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | 2 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar | 2 |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlar/kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder | |
| PÖÇ19 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Güncel konuları takip ederek iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar | |
| PÖÇ20 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel veri madenciliği yöntemlerinin ve istatistiksel kavramların hatırlanması ve pekiştirilmesi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Veriler ve değişkenler arasında temel ilişki ve etkileşimlerin keşfedilmesi ve boyut indirgeme yöntemleri: Temel bileşenler faktör analizi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Temel bileşenler faktör analizi; devam | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Parametrik olmayan yöntemler: Yapay sinir ağları yöntemi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Yapay sinir ağları yöntemi; devam | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Parametrik yöntemler: Logit analizi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Logit analizi; devam | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınav | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Diskriminant analizi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Diskriminant analizi; devam | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Hiyerarşik kümeleme analizi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardırÖğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Hiyerarşik kümeleme analizi; devam | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | k-adet en yakın komşu algoritması | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Karar ağacı ile sınıflama algoritması | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | c4.5 algoritması | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | 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 | 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 | ||