TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
| EKONOMETRİ (YL) (TEZLİ) | |
| Kod | IEM756 |
| Ad | Veri Madenciliği Yöntemleri II |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve 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 | Dr. Öğr. Üyesi SEMİN PAKSOY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
veri madenciliği ve veritabanı yönetimi konularını öğretmek, büyük veri setlerini analiz edebilme yetkinliği kazandırmak ve veri güvenliği ile erişim süreçlerini yönetebilme becerisini geliştirmektir. Veri işleme ve bilgi keşfi süreçlerinde analitik düşünme yeteneğini artırmak amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Dersin içeriğinde, veri madenciliği kavramı ve veritabanı tasarımı ele alınarak, veri ambarlama ve diğer depolama teknikleri incelenir. Veritabanı ve veri ambarı sunucularının kullanımı üzerinde durularak, veritabanı nesnelerinin oluşturulması, genişletilmesi ve tabloların tasarlanması değerlendirilir. Veritabanı formlarının ve alt formlarının oluşturulması, sorguların tasarlanması, raporların hazırlanması ve verilerin özetlenmesi konuları ele alınır. Gürültülü ve tutarsız verilerin temizlenmesi, veri madenciliği yöntemleri ile veri örüntülerinin yakalanması ve değerlendirilmesi incelenir. Bilgi sunumu teknikleri ile elde edilen bilgilerin kullanıcıya aktarımı üzerinde durularak, veritabanı nesnelerinin HTML ve ASP dosyalarına dönüştürülmesi ve internet ortamında kullanımı değerlendirilir. Veri erişim sayfalarının oluşturulması, sorgu tasarımı ve veritabanı güvenliğinin sağlanması konuları ele alınır.
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 |
| ÖÇ06 | Verilerdeki örüntüleri, ilişkileri, etkileşimleri ve anomalileri belirleyerek anlamlı bilgiler üretir. |
| ÖÇ07 | Farklı veri madenciliği algoritmalarını kullanarak veri analizi gerçekleştirir. |
| ÖÇ08 | Veritabanı nesnelerini internet ortamında paylaşır ve veri erişim süreçlerini yönetir. |
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 | Araştırma yaptığı 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 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır/yeni bir bilgisayar kodu yazar | 2 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar | 4 |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | 1 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | 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 | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | Veriler ve değişkenler arasında temel ilişki ve etkileşimlerin keşfedilmesi ve boyut indirgeme yöntemleri: Temel bileşenler faktör analizi | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 3 | Temel bileşenler faktör analizi; devam | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 4 | Parametrik olmayan yöntemler: Yapay sinir ağları yöntemi | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | Yapay sinir ağları yöntemi; devam | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Parametrik yöntemler: Logit analizi | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Logit analizi; devam | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınav | Ara Sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Diskriminant analizi | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Diskriminant analizi; devam | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 11 | Hiyerarşik kümeleme analizi | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 12 | Hiyerarşik kümeleme analizi; devam | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | k-adet en yakın komşu algoritması | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Karar ağacı ile sınıflama algoritması | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | c4.5 algoritması | Araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yarıyıl Sonu Sınavları | 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 | ||