TÜRKÇE
ENGLISH
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 | ||