| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Madenciliği | BSM 429 | 7 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NİLÜFER YURTAY |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Öğrencilerimize çeşitli veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve gerçek hayattaki problemlerin uygulamalarına dair bilgi vermektir. |
| Dersin İçeriği | Veri Madenciliğine Giriş, Veri Madenciği Tanımları, Veri Madenciliğinin Geri Planı, Veri Madenciliği Teknikleri, Operasyonları ve Algoritmaları, Veri Madenciliği Uygulamaları, Veri Madenciliği Problemleri, Metin Madenciliği, Web Madenciliği, Örnek Uygulamalar. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. | Anlatım, Tartışma, Problem Çözme, Gözlem, | |
| 2 | Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. | Anlatım, Tartışma, Problem Çözme, Gözlem, | |
| 3 | Veri madenciliği projeleri geliştirir |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Veri Mad. Uygulama Alanları ve örnekler | |
| 3 | Veri Ambarları ve Olap | |
| 4 | Veri Madenciliği Süreci | |
| 5 | V.M. Yöntemler Sınıflandırma, Kümeleme, Birliktelik Kuraları | |
| 6 | V.M. Karar Ağaçları ve Sınıflandırma | |
| 7 | Uygulama Örnekleri | |
| 8 | V.M. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları | |
| 9 | Uygulama Örnekleri | |
| 10 | V.M. Kümeleme Analizi | |
| 11 | V.M. Kümeleme Yöntemleri | |
| 12 | Uygulama Örnekleri | |
| 13 | V.M. Genetik Algoritmalar / Uygulama Programları | |
| 14 | V.M. Metin Madenciliği ve Web Madenciliği |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | [1]Ders Notları |
| Ders Kaynakları | [2]Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 3 | 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. | ||||||
| 3 | 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. | ||||||
| 3 | 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. | ||||||
| 3 | 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. | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
| 12 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 4 | PÇ 8 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır. | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | ||
| 2 | Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular. | 3 | |||||||
| 3 | Veri madenciliği projeleri geliştirir |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Kısa Sınav | 5 |
| 2. Kısa Sınav | 5 |
| 1. Proje / Tasarım | 50 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Ödev | 4 | 5 | 20 |
| Final | 1 | 6 | 6 |
| Kısa Sınav | 2 | 4 | 8 |
| Toplam İş Yükü | 135 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,4 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||