Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
HRT435 Veri Madenciliği (SD 5) 927006 4 7 3
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
Veri madenciliğini tanıtmak ve kullanımını yaygınlaştırmak, Geniş ölçekli veri tabanlarında analiz yeteneğinin kazandırılması
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
  1. Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilmek
  2. Gruplama algoritmalarını kullanabilmek
  3. Sepet analizini kullanabilmek
  4. Veri madenciliği yazılımlarını kullanabilmek
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
• Gökhan Silahtaroğlu, Kavram ve Algoritmalarıyla Temel Veri Madenciliği, Papatya Yayıncılık (2008)
• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley,(2005).
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.Giriş ve Genel Tanımlar
2.Veri Madenciliğinin Uygulama Alanları
3.Veri Madenciliğinde kullanılan hazır programların tanıtılması - Elektronik Tablo Programlarında Veri Madenciliği
4.Verinin analize hazırlanması (adımları)
5.OLAP
6.Sınıflandırma ve Kümeleme
7.Karar Ağaçları
8.Veri Madenciliğinde istatistik
9.ARA SINAV
10.Veri Madenciliğinde Yapay Zeka
11.Veri Madenciliğinde Yapay Sinir Ağları
12.Birliktelik Kuralları
13.Veri Madenciliğinde diğer madencilik teknikleri-Web ve Metin Madenciliği
14.Örnek Uygulamalar
15.
16.
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav122
Final Sınavı122
Bireysel Çalışma14114
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma14228
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma14228
Toplam74