Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Madenciliği ISE 302 6 2 + 1 3 6
Ön Koşul Dersleri

YOK

Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Öğrencilere iş hayatında karşılaşabilecekleri büyük ölçekteki verileri anlama, analiz etme ve yorumlayabilme adına veri madenciliği kavramı, yöntemlerini öğretmek

Dersin İçeriği

Veri madenciliği kavramı, veri, bilgi ve bilişim kavramları, OLAP ve Veri ambarları kavramları, Birliktelik kuralları, sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri ve örnek uygulamalar, veri madenciliği trendleri

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma,
2 Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. Tartışma, Anlatım, Soru-Cevap,
3 Veri setlerini yorumlayabilmek, hangi Veri madenciliğ yöntemini kullanacağını anlayabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Gezi / Gözlem,
4 Veri madenciliği uygulama alanlarını anlayabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Gezi / Gözlem, Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri Madenciliğine Giriş
2 Veri Madenciliği Uygulama Alanları Örnekleri
3 Veri Kavramını Anlamak
4 Veri Önişleme İşlemleri
5 Veri Ambarları ve OLAP
6 Birliktelik Kuralları
7 Birliktelik Kuralları Uygulamaları
8 VİZE
9 Sınıflandırma
10 Sınıflandırma Uygulamaları
11 Kümeleme
12 Kümeleme Uygulamaları
13 Veri Madenciliği Örnek Bilgisayar Uygulaması
14 Veri Madenciliği Trendleri
Kaynaklar
Ders Notu

Ders Notları

Ders Kaynakları

 Teori ve Uygulamada VERİ MADENCİLİĞİ, Hidayet Takçı, Nobel Akademik Yayıncılık

Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008

Erden C., Pyton ile Veri Madenciliği

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 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
4 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
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. X
# 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.
2 Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular.
3 Veri setlerini yorumlayabilmek, hangi Veri madenciliğ yöntemini kullanacağını anlayabilmek
4 Veri madenciliği uygulama alanlarını anlayabilmek
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Proje / Tasarım 100
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 65
1. Final 35
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 2 32
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 4 64
Ara Sınav 1 5 5
Kısa Sınav 1 3 3
Ödev 1 3 3
Performans Görevi (Uygulama) 1 20 20
Final 1 5 5
Toplam İş Yükü 132
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,28
Dersin AKTS Kredisi 6