Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
END472 Veri Madenciliği (TS 8.3) 927003 4 8 6

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.

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

-P.N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, Pearson Education, 2005. -J. Han,M. Kamber, J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques, Third Edition, Morgan Kaufmann Publishers Inc., Waltham, USA.,2012.

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Veri Depolama ve veri Madenciliğinin temelleri, veri depolama, veri depolama aşamaları, veri madenciliğinde ilişkilendirme, kavram tanımlama, sınıflandırma, tahmin ve kümeleme gibi işlevsel özelikleri, veri madenciliği teknikleri, karar ağaçları, Öğrenilen Kavramların gerçek hayattaki problemlere uygulanması açık kaynak kodlu yazılımlarla uygulamalar.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 50
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 50
1 Ara Sınav 1 50 1
23 Proje Sunma 1 50 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 3 3
2 Final Sınavı 1 3 3
5 Derse Katılım 14 3 42
22 Proje Hazırlama 1 3 3
29 Bireysel Çalışma 10 10 100

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Veri Madenciliği Kavramlarına giriş ve genel tanımlar
2 Veri, Veri çeşitleri, verinin niteliği, verinin hazırlanması, veri ön işleme teknikleri
3 Veri Madenciliği Modellerinin tanıtılması (Sınıflandırma, Kümeleme ve Birliktelik Analizi kavramlarına giriş)
4 Sınıflandırma Modelleri:Temel kavram ve algoritmalar
5 Veri madenciliğinde Sınıflandırma Uygulamaları
6 Karar Ağaçları
7 Veri Madenciliğinde Yapay Sinir Ağları.
8 Kümeleme Analizi: Temel kavram ve algoritmalar
9 Ara Sınav
10 Birliktelik analizi: Temel kavram ve algoritmalar
11 Veri Madenciliğinde diğer madencilik teknikleri-Web ve Metin Madenciliği
12 Veri Madenciliğinde kullanılan hazır programların tanıtılması
13 Gerçek veri setleri üzerine uygulamalar.
14 Proje sunumları

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1273166 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilmek
2 1273167 Kümeleme algoritmalarını kullanabilmek
3 1273168 Birliktelik analizini kullanabilmek
4 1273169 Veri madenciliği yazılımlarını kullanabilmek

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 70143 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2 70144 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 70145 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.
4 70146 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.
5 70147 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, ver, toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 70148 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 70149 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
8 70150 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.
9 70153 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 70151 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11 70152 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.

Ögrenme Çıktı Matrisi

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