CENG552 Data Mining

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod CENG552
Ad Data Mining
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. SELMA AYŞE ÖZEL


Dersin Amacı / Hedefi

Temel veri madenciliği yöntemlerini tanımlama ve basit problemlere uygulayabilme.

Dersin İçeriği

Denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini içeren veri madenciliği yöntemlerine genel bir bakış. Örnek uygulamalar.

Dersin Ön Koşulu

Veri önişleme yapabilecek düzeyde programlama bilgisi gerekmektedir.

Kaynaklar

Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei, “Data Mining: Concepts and Techniques” 3rd edition, Morgan Kaufmann, 2011.

Notlar

İlgili güncel makaleler


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Temel veri madenciliği yöntemlerini tanımlar.
ÖÇ02 Temel veri madenciliği yöntemlerinin nasıl kullanılacağını açıklar.
ÖÇ03 Temel veri madenciliği yöntemlerini problem çözme amaçlı kullanır.
ÖÇ04 Temel veri madenciliği yöntemlerini gerçek bir probleme uygular ve problemi çözer.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir.
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 3
PÖÇ03 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. 3
PÖÇ04 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. 2
PÖÇ05 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. 4
PÖÇ06 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Öğrenme becerilerine sahip olur.
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. 3
PÖÇ09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. 1
PÖÇ10 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. 2
PÖÇ11 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. 5
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Veri medenciliğine giriş Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
2 Veri önişleme yöntemleri Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
3 OLAP ve veri küpleri Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
4 Birliktelik kuralı çıkarma algoritmaları Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
5 Birliktelik kurallarının seçim kriterleri Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
6 Denetimli öğrenmeye giriş (karar ağacı, naive bayes) Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
7 Kural tabanlı sınıflayıcılar, birliktelik kuralı tabanlı yöntemler, tembel yöntemler Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
8 Ara Sınav Ders notlarının okunması Ölçme Yöntemleri:
Ödev, Sözlü Sınav
9 Sınıflandırıcı perfromanslarının değerlendirilmesi Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
10 Denetimsiz öğrenmeye giriş (k-means, k-medoids algoritmaları) Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
11 Hiyerarşik yöntemler, yoğunluk tabanlı yöntemler Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
12 Izgara tabanlı yöntemler Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
13 Kümeleme yöntemlerinin performans analizleri Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
14 Makale sunumları Makale taraması, sunum hazırlığı Öğretim Yöntemleri:
Bireysel Çalışma, Örnek Olay, Soru-Cevap
15 Proje sunumları Sunum hazırlama Ölçme Yöntemleri:
Sözlü Sınav, Proje / Tasarım
16 Proje raporunun yazılması Proje raporunun hazırlanması Ölçme Yöntemleri:
Sözlü Sınav, Proje / Tasarım
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Proje raporunun hazırlanması Ölçme Yöntemleri:
Sözlü Sınav, Proje / Tasarım


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

Güncelleme Zamanı: 13.05.2024 03:07