MG5808 Veri Madenciliği

8 AKTS - 4-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 4 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod MG5808
Ad Veri Madenciliği
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 4-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 8 AKTS
Yerel Kredi 4 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Doktora Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. ERKUT DÜZAKIN


Dersin Amacı / Hedefi

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 bilim dalına ait kuramları açıklamak 1
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme alanında kullanılan bilimsel yöntem ve araçların gelişmesine katkı yapacak kuramları listelemek ve tanımlamak 1
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme bilim dalında ve İşletme meslek alanlarında karşılaşılan etik ve yasal konuları anlama 1
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme bilim dalında yer alan modellerin uygulanması sonucu elde edilen sonuçların nasıl yorumlanacağını araştırarak açıklama 4
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Günümüz işletme meslek gruplarının karşılaşmış oldukları sorunlara uygun yöntemlerle çözümler üretebilme 4
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme alanında kullanılan yöntemlerin temel adımlarını izleyerek uygulamaya geçirme 2
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme yönetimi yöntemlerini uygulama. 1
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bireysel ve/veya takım çalışmasında sorumluluk alma, liderlik yapma ve etkin biçimde çalışma 2
PÖÇ09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bireyin uzmanlık alanında meydana gelen güncel değişim ve gelişimleri takip ederek yenilenmeyi sürekli hale getirme 1
PÖÇ10 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Akademik kurallar çerçevesinde bilimsel kaynaklardan yararlanma, veri toplama, analiz etme, yorumlama ve yeni bilgiler üreterek bunları etkin biçimde yazma ve sunma 4
PÖÇ11 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanma
PÖÇ12 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İşletme alanının gelişmesine katkı sağlayacak yeni araştırma yöntemleri geliştirme ve uygulama
PÖÇ13 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İşletme bilim dalının kapsadığı alt bilim dalları üzerinde sorgulayıcı araştırma yaparak, işletme yöneticilerinin doğru karar alma süreçleri için yeni esaslar geliştirme 4
PÖÇ14 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İşletme bilimi üzerine araştırma yaparak doğru karar alma süreci için temel oluşturma 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 4 56
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 8 112
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 2 4 8
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 12 12
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 24 24
Toplam İş Yükü (Saat) 212
Toplam İş Yükü / 25 (s) 8,48
AKTS 8 AKTS

Güncelleme Zamanı: 07.05.2024 04:49