|
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
|