|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Veri Madenciliğine Giriş
|
K2- Bölüm 1
|
|
2
|
Veri Madenciliği Kavramları ve Veri Önişleme Teknikleri
|
K1- Bölüm 2-3
|
|
3
|
Veri İndirgeme ve Veri Ayrıklaştırma-I
|
K1- Bölüm 3
|
|
4
|
Veri İndirgeme ve Veri Ayrıklaştırma-II
|
K1- Bölüm 3
|
|
5
|
Karar Ağaçları ve Kuralları
|
K1- Bölüm 7
|
|
6
|
Sınıflamada İstatistiksel Metodlar, Naïve Bayes Sınıflayıcı
|
K1- Bölüm 5
|
|
7
|
Sınıflayıcıları değerlendirme Yöntemleri, Sınıf karışıklık Matrisi
|
K1- Bölüm 4
|
|
8
|
Kümeleme Metodları: K-Means Alg. ve Hiyerarşik Kümeleme
|
K1- Bölüm 6
|
|
9
|
Birliktelik Kuralları, Market Sepeti Analizi, Apriori Alg.
|
K1- Bölüm 8
|
|
10
|
Veri Ambarları ve OLAP Teknolojileri, Çok boyutlu veri modelinde OLAP işlemleri
|
K2- Bölüm 10
|
|
11
|
Web Madenciliği
|
K2- Bölüm 11
|
|
12
|
Yapay sinir ağlarını kullanarak sınıflama
|
K1- Bölüm 9
|
|
13
|
Proje Sunumları I
|
Proje Sunumları
|
|
14
|
Proje Sunumları II
|
Proje Sunumları
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Doktor Öğretim Üyesi Selim BUYRUKOĞLU
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
Arş.Gör. Selim SÜRÜCÜ
Arş.Gör. Esra SİVARİ
Arş.Gör. İrem Nur ECEMİŞ
|
|
Kaynaklar
|
K1. Kantardzic, M. (2019). Data Mining: Concepts, models, methods, and algorithms. (3rd ed). Wiley-IEEE Press.
K2.Han, J., Kamber, M. & Kaufman, M. (2001). Data Mining. Academic Press.
|
|
Yardımcı Kitap
|
YK1. Pektaş, A. O., (2013). SPSS ile veri madenciliği. Dikeyeksen Yayıncılık, İstanbul.
|
|
Dersin Amacı
|
Veri Madenciliğinin temel kavram ve tekniklerini tanıtma. Pratik problemleri çözmek için veri madenciliği tekniklerini kullanma becerilerini geliştirme. Metin analizi tekniklerini uygulama becerisi kazanma. Bağımsız çalışma ve araştırma yapma deneyimi kazanma.
|
|
Dersin İçeriği
|
Veri Madenciliğine Giriş, Veri Madenciliği Kavramları ve Veri Önişleme Teknikleri, Veri İndirgeme ve Veri Ayrıklaştırma, Karar Ağaçları ve Kuralları, Web Madenciliği, Yapay sinir ağlarını kullanarak sınıflama
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşır, değerlendirir, yorumlar.
|
-
|
|
2
|
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
|
-
|
|
3
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarlar ve uygular.
|
-
|
|
4
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği problemlerini yorumlar, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
-
|
|
5
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
|
-
|
|
6
|
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
|
-
|
|
7
|
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
-
|
|
8
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel, mesleki ve etik değerleri gözetir.
|
-
|
|
9
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler, öğrenir ve uygular.
|
-
|
|
10
|
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
-
|