BBZ206 Veri Madenciliği

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 4. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod BBZ206
Ad Veri Madenciliği
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 4. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Belirsiz
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun veri madenciliği teknikleri seçme ve uygulama yeteneği kazandırmaktır.

Dersin İçeriği

Bu derste veri ön işleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma , kümeleme analizi ve uygulamaları işlenmektedir.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları, Bülent Altunkaynak, Seçkin Yayıncılık.

Notlar

Ders Notları


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlar.
ÖÇ02 Veri madenciliği süreçlerini tanır.
ÖÇ03 Veri madenciliği ile veritabanı arasındaki ilişkiyi kurar.
ÖÇ04 Veri madenciliği yöntemleri ile ilgili çeşitli algoritmaları uygular.
ÖÇ05 İş hayatında kullanabileceği veri madenciliği bilgisini geliştirir.
ÖÇ06 Belirli bir problemi çözmek için uygun olan veri madenciliği tekniğini kullanır.
ÖÇ07 Bir veri madenciliği modeli tasarlar.
ÖÇ08 Bir veri madenciliği algoritması uygular.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar Bilimleri temel kavramları, algoritmalar ve veri yapıları hakkında geniş bir bilgi yelpazesi kazandırır. 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yazılım geliştirme, programlama dilleri ve veritabanı yönetimi gibi temel bilgisayar konularını öğrenir. 2
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgisayar alanlarını anlar. 4
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar ağları, siber güvenlik ve veritabanı tasarımı gibi konularda bilgi edinir.
PÖÇ05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Algoritmaları tasarlama, uygulama ve analiz etme becerilerini geliştirir. 4
PÖÇ06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Farklı programlama dillerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Veri analizi, veritabanı yönetimi ve büyük veri işleme becerilerini öğrenir. 4
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Yazılım geliştirme projelerinde çalışarak pratik deneyim kazanır.
PÖÇ09 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Ekip içinde işbirliği yapma ve iletişim becerilerini güçlendirir. 3
PÖÇ10 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Teknolojik yeniliklere açık bir zihniyet kazandırır.
PÖÇ11 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yetkinliğini teşvik eder.
PÖÇ12 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Karmaşık sorunları çözme yeteneği geliştirir. 2


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Veri Madenciliği hakkında ön bilgi. Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Beyin Fırtınası
2 ID3 Algoritması Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Tartışma
3 C4.5(J48) Algoritması Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
4 CART Algoritması(Twoing Kriteri) Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
5 CART Algoritması(Twoing Kriteri) Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
6 CHAID Algoritması Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
7 Karar Ağacının Budanması Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
8 Ara Sınavlar Yazılı sınav Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 ZeroR ve OneR Yöntemleri Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Örnek Olay
10 Bayes Sınıflandırması Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
11 K-komşu Yöntemi Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
12 Sınıflandırma Kalitesinin Ölçümü Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
13 Birliktelik Kuralları Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
14 Kümelemede Uzaklık Ölçüleri Kaynakları okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
15 Problem çözme Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Problem Çözme
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Yazılı sınav Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Yazılı sınav 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 6 84
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 8 8
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 16 16
Toplam İş Yükü (Saat) 150
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,00
AKTS 6 AKTS

Güncelleme Zamanı: 01.11.2024 02:51