Ders Kodu Yarıyıl T+U+L Saat Haftalık Ders Saati AKTS
Veri Madenciliği BIM 4072016 - 2017T : 3+U : 036.0

T : Teori, U : Uygulama, L : Laboratuvar, AKTS : Avrupa Kredi Transfer Sistemi

Ön Koşul DersleriÖn koşul dersi yoktur.
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüTeknik Seçmeli
Dersin KoordinatörüYrd.Doç.Dr. Abdullah SÖNMEZ
Dersi VerenlerYrd.Doç.Dr. Abdullah SÖNMEZ
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Veri madenciliği ile ilgili temel uygulamaların, kavramların ve tekniklerin tanıtılması ve veri madenciliği tekniklerinin çeşitli alanlarda uygulanabilmesi.
Dersin İçeriğiVeri madenciliği ile ilgili temel uygulamaların, kavramların ve tekniklerin tanıtılması ve veri madenciliği tekniklerinin çeşitli alanlarda uygulanabilmesi.
Sıra No Dersin Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
ÖÇ1Bilgi keşfini ve verinin analiz edilmesini kavrama1, 2, 3, 4, 5, 14, 15A, D
ÖÇ2Veri madenciliği modelleri oluşturma1, 2, 3, 4, 5, 14, 15A, D
ÖÇ3Veri madenciliği tekniklerini farklı alanlara uygulayabilme1, 2, 3, 4, 5, 14, 15A, D
ÖÇ4Sonuçları anlaşılabilecek şekilde yorumlayabilme1, 2, 3, 4, 5, 14, 15A, D
Öğretim Yöntemleri:1:Anlatım, 2:Soru-Cevap, 3:Tartışma, 4:Alıştırma ve Uygulama, 5:Gösterim, 14:Bireysel Çalışma, 15:Problem Çözme
Ölçme Yöntemleri:A:Sınav (Yazılı Sınav / Test: Doğru-Yanlış Testi, Çoktan Seçmeli Testi, Kısa Cevaplı Test, Eşleştirmeli Test), D:Proje / Tasarım
Sıra No Konular Ön Hazırlık
1. HaftaVeri Madenciliğine GirişCh 1
2. HaftaVeri ÖnişlemeCh 2-3-4
3. HaftaTemel Sınıflandırma YöntemleriCh 6
4. HaftaTemel Sınıflandırma Yöntemleri - DevamCh 6
5. HaftaFarklı Sınıflandırma YöntemleriCh 6
6. HaftaTemel Demetleme YöntemleriCh 7
7. HaftaTemel Demetleme Yöntemleri - DevamCh. 7
8. HaftaAra SınavAra Sınav
9. HaftaFarklı Demetleme YöntemleriCh. 7
10. HaftaTemel İlişkilendirme KurallarıCh 5
11. HaftaFarklı İlişkilendirme KurallarıCh 5
12. HaftaMetin Madenciliği-
13. HaftaSosyal Ağlar-
14. HaftaWeb Madenciliği-
15. HaftaProje Sunum-
16. HaftaFinal SınavıFinal Sınavı
Kaynaklar
Ders NotuJiawei Han, Micheline Kamber & Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kaufmann Publishers,2011 ISBN-13: 978-0123814791
Diğer KaynaklarE. Alpaydin. Introduction to Machine Learning, 2nd ed., MIT Press, 2011 R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, Pattern Classification, 2ed., Wiley-Interscience, 2000 T. Dasu and T. Johnson. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. John Wiley & Sons, 2003 T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer, 2009 B. Liu, Web Data Mining, Springer 2006 P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Wiley, 2005 S. M. Weiss and N. Indurkhya, Predictive Data Mining, Morgan Kaufmann, 1998 I. H. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufmann, 2nd ed. 2005
Sıra No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
PÇ1Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.X
PÇ2Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.X
PÇ3Karmaşık 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
PÇ4Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.X
PÇ5Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.X
PÇ6Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalıkX
PÇ7Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.X
PÇ8Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.X
PÇ9Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.X
PÇ10Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.X
PÇ11Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.X
PÇ12Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.X

Katkı Düzeyi: 1. Çok Düşük 2. Düşük 3. Orta 4. Yüksek 5. Çok Yüksek

Sıra No Yarıyıl İçi Çalışmaları Katkı Yüzdesi
1Ara Sınav 120
2Ödev 130
3Final50
Toplam100
Sıra No Etkinlik Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
1Ders Süresi (Sınav Haftası Dahildir)16.003.0048.0000
2Sınıf Dışı ders Çalışma Süresi16.004.0064.0000
3Ara Sınav1.002.002.0000
4Kısa Sınav0.000.000.0000
5Ödev1.0045.0045.0000
6Uygulama0.000.000.0000
7Final1.003.003.0000
Toplam İş Yükü162
Toplam İş Yükü / 25 (s)162 / 25
Dersin AKTS Kredisi6

"Kent İçinde Bir Kampüs Üniversitesi"