TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG708 |
| Ad | Advanced Topics in Data Mining |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. SELMA AYŞE ÖZEL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
İleri düzey veri madenciliği yöntemlerini öğrenme ve ileri düzey problemlere uygulayabilme.
Dersin İçeriği
Ölçeklenebilir algoritmalar, esnek tahmin edici modelleme, web madenciliği, metin ve belge kümeleme, otomatik tavsiye sistemleri, şablon bulma algoritmaları. Öğrencilerin (kümeleme, sınıflama ve birliktelik kuralı çıkarımı gibi) temel veri medenciliği konularında ve (R, RapidMiner, Weka, XLMiner gibi) bir ya da daha fazla sayıda veri madenciliği araçları hakkında bilgi sahibi olduğu varsayılır.
Dersin Ön Koşulu
Öğrencinin temel veri madenciliği yöntemlerini bilmesi ve bu konuda program yazabilecek düzeyde olması beklenmektedir.
Kaynaklar
Han, J., Kamber, M., and Pei, J., Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2012.
Notlar
İlgili güncel makaleler
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | İleri düzey veri madenciliği yöntemlerini açıklar. |
| ÖÇ02 | Bir problemi çözebilmek için hangi veri madenciliği yöntemini uygulayacağına karar verebilir. |
| ÖÇ03 | İleri düzey veri madenciliği yöntemlerini problem çözmek için uygular. |
| ÖÇ04 | Gerçek hayat problemini çözecek bir veri madenciliği uygulaması geliştirir. |
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. | 4 |
| 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. | 3 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 3 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 1 |
| 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. | 2 |
| 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. | 3 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel veri madenciliğin konularının tekrarı | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | İleri düzey birliktelik kuralları çıkarım algoritmaları | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 3 | Sıralama madenciliği algoritmaları | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 4 | İleri düzey sınıflama algoritmaları (Destek vektör makineleri, Bayesian Belief Networks) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 5 | Geri beslemeli sınıflama, diğer yöntemler | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 6 | İleri düzey kimeleme algoritmaları (Olasılıksal model-tabanlı kümeleme) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 7 | Büyük boyutlu verileri kümeleme | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınav | Ders notlarının okunması, literatür taraması | Ölçme Yöntemleri: Sözlü Sınav, Ödev |
| 9 | Çizge ve ağ verilerini kümeleme | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 10 | Sapan değer tespiti yöntemleri | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 11 | Veri madenciliği eğlimleri (web madenciliği) | Makale taraması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 12 | Metin madenciliği, tavsiye sistemleri | Makale taraması | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Bireysel Çalışma |
| 13 | Sosyal ağ analizi | Makale taraması | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Bireysel Çalışma |
| 14 | Makale sunumları | Makale taraması, sunum hazırlığı | Öğretim Yöntemleri: Bireysel Çalışma, Örnek Olay, Soru-Cevap |
| 15 | Proje sunumları | Proje hazırlama, sunum hazırlığı | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme , Tartışma, Soru-Cevap |
| 16 | Proje raporunun yazımı | Proje raporunun hazırlanması | Ölçme Yöntemleri: Sözlü Sınav, Proje / Tasarım |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje raporunun teslimi | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Sözlü 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 | ||