Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
İST376 Veri Madenciliği 927003 3 6 3

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı veri analizi yöntemleri hakkında temel bilgiler vermek ve bu yöntemleri istatistiksel yazılım programları yardımı ile kullanabilmektir. Ders kapsamında temel istatistiksel yaklaşımların yanında modelleme üzerinde durulması hedeflenmektedir.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Department of Statistics Instructors

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, 2nd ed. Morgan Kaufmann, 2006. J. Neter, W. Wasserman, and G. A. Whitmore, Applied Statistics, 4th ed. Allyn ve Bacon, 1992. M. Doumpos and C. Zopounidis, Multicriteria decision aid classification methods. Springer, 2002. M. R. Berthold and D. J. Hand, Intelligent Data Analysis, 2nd ed. Springer, 2007.

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Dersin temel konuları: verileri tanımlayabilmek için grafiksel ve sayısal yöntemler, istatistiksel modellerin kullanılması, model varsayımlarını istatistiksel yöntemler kullanarak kontrol etmek, hipotezleri test edebilmektir. Veri Madenciliğinin temel kavramlarıdır.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 0 100 1
2 Final Sınavı 0 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 2 2
5 Derse Katılım 13 3 39
6 Uygulama/Pratik 3 3 9
9 Problem Çözümü 4 3 12
11 Soru-Yanıt 1 3 3
29 Bireysel Çalışma 3 2 6
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 2 2
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 3 3
54 Ev Ödevi 1 2 2

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Veri Analizine Giriş
2 Verileri tanımlamak için grafik yöntemler
3 Verileri tanımlamak için sayısal yöntemler
4 Farklı değişkenler arasındaki ilişkiler
5 İstatistiksel Modeller
6 Tek örneklem testi
7 İki örneklem testi
8 Ara sınav
9 Varyans analizi
10 Varyans analizi
11 Doğrusal Regresyon modelleri
12 Parametrik olmayan hipotez testleri
13 Veri Madenciliğinin Temelleri
14 Dönemin genel tekrarı
15
16

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1274348 Verileri tanımlayabilmek ve özetleyebilmek için grafik yöntemleri ve sayısal yöntemleri kullanabilirler
2 1274349 Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edebilirler
3 1274350 Değişkenler arasındaki ilişkileri ve regresyon modellerini analiz edebilirler
4 1274351 Birkaç kitle ortalamasını karşılaştırabilirler
5 1274352 Bir kitleye ilişkin hipotez testleri oluşturabilir ve test edebilirler
6 1274353 Veri Madenciliği ile ilgili kavramları anlayabilir ve basit sınıflama yöntemlerini kullanabilirler.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 63602 İstatistik bilgilerini kullanabilme becerisi
2 63615 İstatistiksel olaylar için matematiksel modelleme yapabilme becerisi
3 63613 İstatistiksel veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama becerisi
4 63614 Meslekte gelişmeye devam etme becerisi
5 63603 Analitik düşünme yeteneği kazandırma ve kullanma becerisi
6 63604 Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilme, yaygın ve kaynak taraması yapabilme becerisi
7 63605 Gerçek yaşamda karşılaşabileceği sorulara çözüm bulmada uygun istatistiksel modelleme yaklaşımını tespit etme ve uygulama becerisi
8 63606 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz etme ve yorumlama becerisi
9 63608 Ekonomi, bilgi teknolojileri ve sosyal bilimlerde temel bilgiye sahip olma becerisi
10 63607 Sözel ve yazılı olarak iş ahlakı içinde takım üyeleri ile ve müşterilerle etkin iletişim kurma becerisi
11 63609 Bireysel olarak ve disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
12 70076 Etkin iletişim kurabilme becerisi
13 63610 Mesleki ve etik sorumluluğa sahip olma yeteneği
14 63611 İstatistiksel problem çözmede bilgisayar programı yazabilme, paket program ve algoritmaları kullanabilme becerisi
15 63612 Genelde istatistiksel, kısmen matematiksel problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Öğrenme Çıktısı
1 4 4 4 4 1 3 4 4 4 1 1 1 1 2 4
2 4 4 3 4 2 1 3 3 1 1 1 1 1 1 3
3 4 4 3 4 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3
4 4 4 3 4 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3
5 4 4 4 4 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3
6 4 4 4 4 2 3 3 3 1 1 1 1 1 1 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek