TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | EMG28720 |
| Ad | Veri Madenciliği |
| Yarıyıl | . Yarıyıl |
| 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 | Uzaktan Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. ERKUT DÜZAKIN |
Dersin Amacı
Makine öğrenmesi ve veri madenciliği kapsamında yapılabileceklerin WEKA ve R dilleri ile uygulanma süreçlerinin öğretilmesi. Büyük veri üzerinde neler yapılabileceğinin öğretilmesi.
Dersin İçeriği
Makine öğrenmesi, veri madenciliği, yapay zeka kavramı, WEKA ve R dilleri ile uygulama. Büyük veri üzerinde uygulanabilecek analizler.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Veri Madenciliği. Parteek Bhatia
Notlar
Bu derste ek kitap kaynağı yoktur.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Makine öğrenmesi ve yapay zeka kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Veri madenciliği kapsamında yapılabilecek işlemleri sıralar. |
| ÖÇ03 | Karar ağacı oluşturmak için gereken sınıflama yöntemlerini açıklar. |
| ÖÇ04 | Açık kaynak bir yazılım olan WEKA programını tanır ve veri madenciliği için kullanır. |
| ÖÇ05 | Açık kaynak bir yazılım olan R dilini tanır ve veri madenciliği için kodları kullanır. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İşletme temel fonksiyonlarını tanımlayarak birbirleriyle olan ilişkilerini teknoloji bakış açısıyla açıklama. | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İşletmelerde karşılaşılabilecek problemlerin çözümünde kullanılabilecek temel sayısal ve istatistik yöntemleri tanımlama. | 1 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İşletmelerde problem çözümünde kullanılan sayısal ve istatistiksel yöntem ve modelleri uygulama. | 5 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Problemler için oluşturulan modelleri yazılımlarla çözerek yorumlama. | 5 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Teknolojik ve küresel değişimlerden kaynaklanan işletme sorunlarını tanımlayabilme. | 2 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Analitik düşünme yetisi ile temel işletmecilik problemlerini çözebilme. | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İşletmenin üretim sürecinden ve tedarik zincirinden kaynaklı problemlerin çözümünde sayısal ve istatistiksel analiz programlarını kullanarak en uygun sonuca ulaşabilme. | 3 |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak, takım üyesi olarak etkin çalışma. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İş yaşamında değişimin bilincinde olarak ve teknolojik gelişmeleri izleyerek kendini geliştirme. | 4 |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri sentezleme. | 1 |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Teknolojik değişim ve gelişimleri kendi alanına uygulama. | 5 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Çevre koşullarında ve teknolojide meydana gelen değişimlerin, işletme ve fonksiyonları üzerindeki olası sonuçlarını yorumlama. | 1 |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri ve yorumlarını sözlü ve yazılı olarak etkin biçimde sunma. | 1 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Yazılı ve sözlü sunumlarda, teknolojik gelişmeyle ortaya çıkan yeni iletişim kanallarını etkin kullanma. | 1 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | İşletme bilim dalında ve farklı mesleki alanlarda karşılaşılan etik ve yasal konulara uygun davranma. | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Tedarik zincirinde ortaya çıkan problemleri saptayarak teknolojik çözümler önerme. | 3 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Makine öğrenmesi | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 2 | Yapay zeka | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 3 | Veri madenciliğine giriş | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Weka ile başlamak | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 5 | R ile başlamak | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 6 | Veri ön işleme | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Sınıflandırma | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
| 9 | Weka ile sınıflandırma uygulamaları | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | R dili ile sınıflandırma uygulamaları | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Kümeleme analizi | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Weka ve R ile kümeleme uygulamaları | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Birliktelik kuralı | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 14 | Web madenciliği ve arama motorları | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 15 | Veri deposu ve büyük veri | İlgili kaynakların okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Final Haftası 1 | Sınava Hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Final Haftası 2 | Sınava Hazırlık | 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 | ||