Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Madenciliği BSM 429 7 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. NİLÜFER YURTAY
Dersi Verenler Prof.Dr. NİLÜFER YURTAY, Arş.Gör. SEDA UÇAR,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Öğrencilerimize çeşitli veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve gerçek hayattaki problemlerin uygulamalarına dair bilgi vermektir.
Dersin İçeriği Veri Madenciliğine Giriş, Veri Madenciği Tanımları, Veri Madenciliğinin Geri Planı, Veri Madenciliği Teknikleri, Operasyonları ve Algoritmaları, Veri Madenciliği Uygulamaları, Veri Madenciliği Problemleri, Metin Madenciliği, Web Madenciliği, Örnek Uygulamalar.
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. Anlatım, Tartışma, Problem Çözme, Gözlem,
2 Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. Anlatım, Tartışma, Problem Çözme, Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri Madenciliğine Giriş
2 Veri Mad. Uygulama Alanları ve örnekler
3 Veri Ambarları ve Olap
4 Veri Madenciliği Süreci
5 V.M. Yöntemler Sınıflandırma, Kümeleme, Birliktelik Kuraları
6 V.M. Karar Ağaçları ve Sınıflandırma
7 Uygulama Örnekleri
8 V.M. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları
9 Uygulama Örnekleri
10 V.M. Kümeleme Analizi
11 V.M. Kümeleme Yöntemleri
12 Uygulama Örnekleri
13 V.M. Genetik Algoritmalar / Uygulama Programları
14 V.M. Metin Madenciliği ve Web Madenciliği
Kaynaklar
Ders Notu [1]Ders Notları
Ders Kaynakları [2]Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
4 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, X
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. X
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. 5
2 Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
1. Kısa Sınav 10
1. Ödev 10
2. Kısa Sınav 10
2. Ödev 10
3. Ödev 10
4. Ödev 10
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 10 10
Ödev 1 15 15
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 131
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,24
Dersin AKTS Kredisi 5