Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
END472 Veri Madenciliği (TS 8.3) 927001 4 8 6
Dersin Seviyesi
Lisans
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
Öğrenme Çıktıları
  1. Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilmek
  2. Kümeleme algoritmalarını kullanabilmek
  3. Birliktelik analizini kullanabilmek
  4. Veri madenciliği yazılımlarını kullanabilmek
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
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.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
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.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
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
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav150
Proje Sunma150
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri50
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav133
Final Sınavı133
Derse Katılım14342
Proje Hazırlama133
Bireysel Çalışma1010100
Toplam151