Dersin Adı

Kodu

Normal Yarıyılı

Grup No

ECTS
Kredisi

Kredi

Ders

3

Uygulama

0

Veri Madenciliği

5206123

 

 

8

3

Laboratuvar
(Saat/Hafta)

0

Dersin Dili

Türkçe

Dersin Türü

 

Dersin Koordinatörü

Prof.Dr.Oya Kalıpsız

Dersin İçeriği
  1.  Veri Madenciliği Kavramları

1.1.     Büyük Ölçekli Veri Setleri

1.2.     Veri Ambarları

1.3.     Veri Madenciliği Süreci

  1. Veri Hazırlama Teknikleri

      2.1. Ham Veri Gösterimi

      2.2. Ham Veri Özellikleri

      2.3. Eksik Veri 

  1. Veri İndirgeme

      3.1. Veri Temizleme

  1. İstatistiksel Öğrenme Teorisi

      4.1. Kümeleme Analizi

  1. İlişki Kuralları
  2. Karar Ağaçları ve Karar Algoritmaları
  3. SQL Kullanılarak İstatistiksel Analiz
  4. Veri Madenciliği Uygulamaları

 

Dersin Amacı

 

Dersin Kazandıracağı Bilgi ve Beceriler

Veri Madenciliği temel kavramlarını öğrenme, OLAP ve Veri Ambarı uygulamaları geliştirme.

Dersin Kitabı (Notu)

J. Han – M. Kamber ; Data Mining , Morgan-Kaufman, Academic Press, 2001

Yararlanılacak Diğer Kaynaklar

 

1 - I. Witten – E. Frank; Data Mining, Academic Press; 2000

2 – M. Kantardzic; Data Mining, John Wiley , 2003 

Ön Koşul Dersleri

 

Ön Koşul Konuları

 

Ödev ve Projeler

 

Laboratuvar Deneyleri

 

Bilgisayar Kullanımı

Veri Madenciliği temelli bilgisayar uygulamaları geliştirme.

Diğer Uygulamalar

Türkçe

Başarı Değerlendirme Sistemi

 

Adedi

Etki Oranı

Ara Sınavlar

2

60

Kısa Sınavlar

 

 

Ödevler

 

 

Projeler

 

 

DönemÖdevi

 

 

Laboratuvar

 

 

Diğer

 

 

FinalSınavı

1

40

Ders Gruplarına Göre Ders Kredisinin Dağılımı (%)

Temel Bilimler

40

Temel Mühendislik

40

Mesleki

20

Üniversite Dersi

 

 

Ders Planı

Hafta

Konular

1

Veri Madenciliği Kavramları

2

Büyük Ölçekli Veri Setleri , Veri Ambarları

3

Veri Madenciliği Süreci

4

Veri Hazırlama Teknikleri

5

Veri Hazırlama Teknikleri

6

Veri Madenciliğinde İstatistiki Yöntemler.

7

İlişki Kuralları

8

Ara Sınav

9

Karar Ağaçları Ve Karar Algoritmaları

10

İstatistiksel Öğrenme Teorisi

11

SQL Kullanılarak İstatiksel Analiz

12

SQL Kullanılarak İstatiksel Analiz

13

Ara Sınav

14

Veri Madenciliği Uygulamaları

15

Veri Madenciliği Uygulamaları

 

Hazırlayan:

 

 

 

Tarih:

 

 

DERSİN MATEMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM ÇIKTILARI İLE İLİŞKİSİ

 

 

 

1

2

3

1

Matematik ve Temel Mühendislik bilgilerini kullanarak model kurar.

 

 

√

2

Disiplinler arası takım çalışmasında etkin rol alır.

 

√

 

3

Matematiksel modelleri  analitik, sayısal veya istatistiki tekniklerle çözme becerisi kazanır.

 

 

√

4

Çözümleri ve sonuçları doğru bir biçimde yorumlar.

 

 

√

5

Bilgisayar tabanlı teknikleri kullanarak problemleri bilgisayarda çözebilecek hale getiren  algoritmaları oluşturur ve uygular.

√

 

 

6

Kendi alanındaki yayınları ve gelişmeleri takip edebilecek ve gerektiğinde sunumda

bulunabilecek kadar ingilizceyi kullanma becerisi kazanır.

 

 

√

7

Endüstride ve Bilimsel kuruluşlarda araştırma ve geliştirme faliyetlerlerinde bulunur.

 

 

√

8

Eğitim faliyetlerinde bulunur.

 

 

√

9

Mesleğin sorumluluklarının bilincindedir.

 

 

√

10

Mesleki konularda güncel gelişmeleri yakından takip eder.

 

 

√

11

Mesleğin gerektirdiği çağdaş yöntem ve araçları kullanır.

 

 

√

12

Yaşam boyu öğrenmenin önemini kavrar.

 

√

 

 

1- Hiç katkısı yok             2-Kısmen katkısı var                      3-Tam katkısı var