Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Madenciliği BST 301 5 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Arş.Gör. HALENUR SAZAK
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Veri madenciliği problemlerinin analiz edilmesini ve bu problemler için geliştirilen temel yaklaşımların incelenmesini kapsamaktadır. 

Dersin İçeriği
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri madenciliği problemlerini tanımlama becerisi
2 Veri madenciliği tekniklerinin problem çözme için kullanılması becerisi
3 Kümeleme algoritmalarını kullanabilme becerisi
4 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilme becerisi
5 Anormallik tespiti algoritmalarını kullanabilme becerisi
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Giriş, veri nedir?
2 Veri analizi
3 Veri analizi
4 Birliktelik analizi
5 Birliktelik analizi
6 Sınıflandırma
7 Sınıflandırma
8 Kümeleme
9 Anormallik tespiti
10 Anormallik tespiti
11 Veri madenciliği uygulamaları
12 Veri madenciliği uygulamaları
13 Diğer veri madenciliği konuları
14 Diğer veri madenciliği konuları
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, ağ teknolojileri, veritabanı yönetimi gibi bilişim konularında güçlü bir temel ve matematik alt yapısı oluşturma.
2 Bilgisayar programlama, sistem analizi, ağ yönetimi gibi teknik becerilerin geliştirilmesi.
3 Analitik düşünme ve problem çözme yeteneklerinin geliştirilmesi.
4 Teknik konuları açık ve anlaşılır bir şekilde ifade etme ve ekip içinde etkili iletişim kurabilme yeteneğinin geliştirilmesi
5 Teknoloji trendlerini takip ederek ve yeni teknolojilere hızlı bir şekilde adapte olarak sürekli olarak kendini geliştirme yeteneği kazandırma
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5
1 Veri madenciliği problemlerini tanımlama becerisi
2 Veri madenciliği tekniklerinin problem çözme için kullanılması becerisi
3 Kümeleme algoritmalarını kullanabilme becerisi
4 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilme becerisi
5 Anormallik tespiti algoritmalarını kullanabilme becerisi
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
Toplam 40
1. Final 60
Toplam 60
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)