ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Veri Madenciliği BBY412 GÜZ-BAHAR 2+0 S 5
    Öğrenme Çıktıları
    1-Verin madenciliği teknikleri ile veri işleme, sınıflama, kümeleme ve analizini yapar
    2-Veri ambarlarını değerlendirir
    3-Veri ve metin madenciliğini karşılaştırır.
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Doç. Dr. Kasım BİNİCİ
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar K1-Akpınar, H. (2014). Data: Veri Madenciliği Veri Analizi. Papatya.
    Yardımcı Kitap YK1. Binici, K. (2018). Kütüphane ve Bilgi Biliminde Tema ve Yönelim. İstanbul: Hiperyayın.
    YK2. Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C. ve Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide. SPSS. https://the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf adresinden erişildi.
    YK3. Gürsakal, N. (2014). Büyük Veri. Bursa: Dora.
    YK4. Miner, G., Delen, D., Elder, J., Fast, A., Hill, T. ve Nisbet, R. A. (2012). Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Waltham, MA: Academic Press.
    YK5. North, M. (2012). Data mining for the masses. http://rapidminer.com/wp-content/uploads/2013/10/DataMiningForTheMasses.pdf adresinden erişildi.
    YK6. Pektaş, A. O. (2013). SPSS ile Veri Madenciliği. Dikeyeksen.
    YK7. Şeker, Ş. E. (2013). İş Zekası ve Veri Madenciliği. Cinius.
    Dersin Amacı Veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve veri yapıları üzerinde yürütülen işlemlerin uygulamalarına dair bilgi vermek.
    Dersin İçeriği Bu ders kapsamında veri madenciliği süreci, veri madenciliğinde uygun yazılımlar, veri madenciliği modelleri, örnek araştırma modelleri ve uygulamaları işlenecektir.
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster