| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Bilimi | EKO 460 | 8 | 2 + 0 | 2 | 5 |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. | Anlatım, Tartışma, | |
| 2 | Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. | Gözlem, Tartışma, Anlatım, | |
| 3 | Veri setlerini yorumlayabilmek, hangi Veri madenciliği yöntemini kullanacağını anlayabilmek | Gezi / Gözlem, Tartışma, Anlatım, | |
| 4 | Veri madenciliği uygulama alanlarını anlayabilmek | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Veri Madenciliği Uygulama Alanları Örnekleri | |
| 3 | Veri Kavramını Anlamak | |
| 4 | Veri Önişleme İşlemleri | |
| 5 | Veri Ambarları ve OLAP | |
| 6 | Birliktelik Kuralları | |
| 7 | Birliktelik Kuralları Uygulamaları | |
| 8 | Vize | |
| 9 | Sınıflandırma | |
| 10 | Sınıflandırma Uygulamaları | |
| 11 | Kümeleme | |
| 12 | Kümeleme Uygulamaları | |
| 13 | Veri Madenciliği Örnek Bilgisayar Uygulaması | |
| 14 | Veri Madenciliği Trendleri |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1- Veri madenciliği Kavram ve Algoritmaları, Gökhan Silahtaroğlu, Papatya Yayıncılık 2- Veri Madenciliği Yöntemleri, Yalçın Özkan, Papatya Yayıncılık |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | ||||||
| 2 | Mikro ve makro ekonomik sorunlara çözüm bulmak için temel ekonometri ve istatistiksel teorileri kullanma becerisine sahip olmak. | ||||||
| 3 | Türkçe'nin yanı sıra yabancı dilde yazılı (ve tercihen sözlü) iletişim becerisine sahip olmak. | ||||||
| 4 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 5 | Hem kamu hem de özel sektörün ihtiyaç duyduğu yüksek vasıflı personelde olması gereken yeterli düzeyde hukuk bilgisine sahip olmak. | ||||||
| 6 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | ||||||
| 7 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | ||||||
| 8 | Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme | ||||||
| 9 | Sözlü ve yazılı iletişimde bu nitelikleri kullanabilmek için kelime anlamı, kompozisyon kuralları ve gramer gibi yabancı dil bilgisine sahip olmak | ||||||
| 10 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| 11 | Türkçe yazılı ve sözlü iletişim becerisine sahip olmak | ||||||
| 12 | Takım çalışmasına uyumlu, inisiyatif sahibi, yenilikçi fikirlere açık ve analitik düşünme becerisine sahip olmak | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. | 5 | 5 | ||||||||||
| 2 | Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. | 5 | 5 | ||||||||||
| 3 | Veri setlerini yorumlayabilmek, hangi Veri madenciliği yöntemini kullanacağını anlayabilmek | 5 | |||||||||||
| 4 | Veri madenciliği uygulama alanlarını anlayabilmek | 5 | 5 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Ödev | 20 |
| 2. Ödev | 20 |
| 3. Ödev | 20 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ödev | 3 | 15 | 45 |
| Final | 1 | 5 | 5 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü | 135 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,4 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||