Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Madenciliği ve Endüstriyel Uygulamaları MYU 519 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi NEVRA AKBİLEK
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları Arş.Gör. Beyazıt Ocaktan
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı 1- Veri madenciliğini tanıtmak ve kullanımını yaygınlaştırmak
2- Geniş ölçekli veri tabanlarında analiz yeteneğinin kazandırılması
Dersin İçeriği Bu ders veri madenciliğinin istatiksel,makine oğrenimi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir.Ders üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine oğrenimi yaklaşımının temelleri hakkındadır.İkinci kısımda Online Analitik İşleme, ilişki kuralları ve gruplama gibi işlemler için temel veri madenciliği ve algoritmalar işleyeceğiz. Dersin son kısmı metin madenciliği, birliktelik filtresi, bağlantı analizi ve biolojik alanlarda madencilik gibi alanlarda araştırmalar üzerine odaklanmaktadır.
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilmek
2 Gruplama algoritmalarını kullanabilmek
3 Sepet analizini kullanabilmek
4 Veri madenciliği yazılımlarını kullanabilmek
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri madenciliğinin genel tanımı ve veri madenciliğine giriş
2 Temel bilgilerin gözden geçirilmesi
3 Veri madenciliğinin imalat ve servis sistemlerindeki uygulamaları
4 İstatistiksel sınıflandırma ve Bayes Öğrenimi
5 Karar ağacı ve Sınıflandırma
6 Yapay Sinir Ağları
7 Optimizasyon Tekniklerinin Veri Madenciliğinde kullanımı
8 Optimizasyon Tekniklerinin Veri Madenciliğinde kullanımı - Devam
9 Veri Tabanı sistemlerinde veri madenciliği
10 Veri Tabanı sistemlerinde veri madenciliği (Devam)
11 Online analitik işleme (OLAP)
12 Gruplama
13 İlişkilendirme madenciliği
14 Biyoinformatik ve veri madenciliği
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları 1. Principles of Data Mining. David J. Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth
2. Introduction to Data Mining. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach,
Vipin Kumar.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Sürdürülebilir kalkınma ve mühendislik yönetimi alanında gelişmelerini sürdürülebilirliği sağlamak için yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve uygulama gerekliliğini bilir ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6
1 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilmek
2 Gruplama algoritmalarını kullanabilmek
3 Sepet analizini kullanabilmek
4 Veri madenciliği yazılımlarını kullanabilmek
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 25
1. Ödev 37
2. Ödev 38
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 20
1. Final 80
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 20 20
Ödev 1 25 25
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 161
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 6,44
Dersin AKTS Kredisi 6