|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Çok değişkenli istatistiksel analizler tekrar
|
K1
|
|
2
|
Veri madenciliğine giriş ve veri madenciliği süreci
|
K1
|
|
3
|
Veri Madenciliğine Örnek
|
K1
|
|
4
|
Veri madenciliği fonksiyonları
|
K1
|
|
5
|
Karar ağaçları
|
K1
|
|
6
|
Bayes, Regresyon
|
K1
|
|
7
|
Kümeleme (Benzerlik ölçüsü, kümeleme yöntemleri)
|
K1
|
|
8
|
R programına giriş
|
K2 B1
|
|
9
|
R paketlerini kullanma
|
K2
|
|
10
|
R programında grafik oluşturma
|
K2 B4
|
|
11
|
R ile Veri Madenciliği Uygulamaları-I
|
K2 B4
|
|
12
|
R ile Veri Madenciliği Uygulamaları-II
|
K2 B4
|
|
13
|
WEKA ile Veri madenciliği uygulamaları-I
|
K3
|
|
14
|
WEKA ile Veri madenciliği uygulamaları-II
|
K3
|
|
Ön Koşul
|
Yok
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Doç. Dr. Gülay KARAHAN
|
|
Dersi Verenler
|
1-)Doçent Dr. Gülay Karahan
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
K1. Argüden, Y., Erşahin, B. (2008). Veri Madenciliği. ARGE Danışmanlık Yayınları. ISBN:978-975-93641-9-9.
K2. Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. Library of Congress Control Number: 2017934529. ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2670-4.
K3. Şeker, S.E. (2014). Weka ile veri madenciliği. Bilgisayar kavramları yayınları
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Öğrencilerin; veri madenciliği temelleri, veri tabanlarında bilgi keşfi, geleneksel istatistik yöntemleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları, Bayes teoremi, uygulamaları ve ileri teknikleri tanıma ve anlama konularında yeterlilik kazanmasıdır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Veri madenciliği fonksiyonları, karar ağaçları, bayes, regresyon, kümeleme, R paketlerini kullanma, grafik oluşturma, R ve WEKA ile veri madenciliği uygulamaları ile ilgili konuları içermektedir.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Peyzaj planlama, tasarımı, onarımı, yönetimi ve bitki materyali konularının biri ya da birkaçı üzerine uzmanlaşır.
|
-
|
|
2
|
Uzmanlık alanıyla ilgili kaynakları araştırır, çalışma alanıyla ilgili sorunları tanımlar, analitik düşünme yeteneği ile çözüm önerileri geliştirir.
|
4
|
|
3
|
Uzmanlaştığı alan ile ilgili bilimsel bir çalışmayı bağımsız olarak yapar, teorik ve pratik çalışmalarda orijinal katkı sağlar.
|
4
|
|
4
|
Uzmanlaştığı alanla ilgili bilimsel yöntemleri kullanarak; toplumsal ve etik sorumluluk bilinci ile analiz, sentez ve yorumlama yapar.
|
-
|
|
5
|
Uzmanlaştığı alanındaki bir araştırmayı yürütüp bilimsel formatta yazılı, sözlü ve görsel olarak hazırlayıp, ulusal ve uluslararası platformlarda sunar.
|
-
|
|
6
|
Uzmanlaştığı alanla ilgili yazılım teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
|
-
|
|
7
|
Uzmanlaştığı alana ilişkin disiplinler arası etkileşimi kavrar, sorun çözme ve uygulama becerilerini disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
|
-
|
|
8
|
Uluslararası ortamlarda bilimsel ve mesleki gelişmeleri izleyip uzmanlar ile iletişim kurabilir ve işbirliğine açık olur.
|
4
|
|
9
|
Uzmanlık alanındaki konularda yaşam boyu öğrenmeyi benimseyip kendisini geliştirir.
|
-
|