TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB206 |
| Ad | Veri Madenciliği |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 4. Yarıyıl |
| 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 |
| Etiket | MB Meslek Bilgisi Dersleri S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | İsmet BİRBİÇER |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. Bir önceki dönem grupları ve öğretim elemanları gösterilmektedir. |
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 dersin içeriğini veri ön işleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma , kümeleme analizi ve uygulamaları oluşturmaktadır.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları , Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK, Seçkin Yayınları, 2017
Notlar
Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları , Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK, Seçkin Yayınları, 2017
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlar. |
| ÖÇ02 | Veri madenciliği süreçlerini açıklar. |
| ÖÇ03 | Veri madenciliği ile veritabanı arasındaki ilişkiyi kurar. |
| ÖÇ04 | Veri madenciliği yöntemleri ile ilgili çeşitli algoritmaları uygular. |
| ÖÇ05 | İş hayatında veri madenciliği bilgisinin nasıl kullanılabileceğini açıklar. |
| 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 | İstatistiğin temel kavramlarını ve ilkelerini açıklar | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 1 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar programlarını kullanarak rastgelelik içeren problemlerle ilgili model kurar, problemleri çözer, analiz yapar ve yorumlar | 4 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 4 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 4 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel teknikleri kullanarak İstatistikle ilişkili farklı disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur ve problemlere çözüm üretir | 3 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistiksel yöntemler arasındaki farkı ayırt eder | 3 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 2 |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 1 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği Giriş | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 2 | Veri Madenciliğine Detaylı Bakış | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 3 | Öğrenme stratejileri | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 4 | Makine öğrenmesi süreci adımları | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 5 | Uzaklık Ölçütleri | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 6 | K-En Yakın Komşu Algoritması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 7 | K-En Yakın Komşu Algoritması ve Uygulama II | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 8 | Ara Sınav | Derste anlatılan konulara çalışma | |
| 9 | Basit Bayes sınıflandırıcı | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 10 | Basit Bayes sınıflandırıcı ve Uygulaması II | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 11 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 12 | ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları ve Uygulamaları II | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 13 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 14 | K-Ortalamalar Algoritması ve Uygulaması II | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 15 | Sunumlar | Kaynak kitap okuma, uygulama | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Derste anlatılan konulara çalışma |
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 | ||