TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB206 |
| Ad | Veri Madenciliği |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 2-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| 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
Veri ön işleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma , kümeleme analizi ve uygulamaları.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Bülent Altunkaynak, Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları , 2017
Notlar
Ders Notları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlar. |
| ÖÇ02 | Veri madenciliği süreçleri ve bilgi keşfi kavramlarını öğrenir. |
| ÖÇ03 | Veri madenciliği ile veritabanı arasındaki ilişkiyi kurar. |
| ÖÇ04 | Veri madenciliği yöntemleri ile ilgili çeşitli algoritmaları uygular. |
| ÖÇ05 | İş hayatında veri madenciliği bilgisi öğrenir. |
| ÖÇ06 | Belirli bir problemi çözmek için uygun olan veri madenciliği tekniğini belirler. |
| ÖÇ07 | Veri ön işleme işlemlerini uygular. |
| ÖÇ08 | Bir veri madenciliği modeli tasarlar. |
| ÖÇ09 | Bir veri madenciliği algoritması uygular. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler. | |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. | 3 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. | 3 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. | 3 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir. | 5 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. | 4 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular. | 5 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar. | |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. | 5 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. | 3 |
| PÖÇ12 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. | 3 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. | 4 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar. | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | 2 |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 5 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. | 5 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği Giriş | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Beyin Fırtınası |
| 2 | Veri Madenciliğine Detaylı Bakış | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay |
| 3 | Öğrenme stratejileri | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay |
| 4 | Makine öğrenmesi süreci adımları | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay |
| 5 | Uzaklık Ölçütleri | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Örnek Olay |
| 6 | K-En Yakın Komşu Algoritması | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay |
| 7 | K-En Yakın Komşu Algoritması ve Uygulama II | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınav | Derste anlatılan konulara çalışma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Basit Bayes sınıflandırıcı | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 10 | Basit Bayes sınıflandırıcı ve Uygulaması II | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 11 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 12 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları ve Uygulamaları II | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 13 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 14 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması II | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 15 | Sunumlar | Kaynak kitap okuma, uygulama | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Gösteri |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma | 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 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 6 | 6 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 78 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 3,12 | ||
| AKTS | 3 AKTS | ||