|
Ön Koşul
|
Yok
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğretim Üyesi Gülay KARAHAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
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
|
YK1. Nong, Y.( 2003). Handbook of Data Mining, Lawrence Erlbaum Associates Publishers
|
|
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.
|