| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Madenciliği | END5943 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Teknoloji ve İnovasyon Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim) |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Endüstri Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Selçuk Alp |
| Dersi Veren(ler) | Selçuk Alp |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun veri madenciliği teknikleri seçme ve uygulama yeteneği kazandırmaktır. Bu ders, öğrencilerin; veri önişleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma ve tahminleme ve uygulamaları ile kümeleme analizini öğrenmesini sağlayacaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Standart veri madenciliği teknikleri: sınıflandırma, kümeleme, birleştirme, tahminleme, metin madenciliği, bağlantı analizleri, Görsel veri madenciliği, çeşitli tekniklerin kullanılması: Bayes tahmini, sinir ağları, karar ağazı, Benzer ölçümler, Boosting, bagging gibi diğer teknikler, Regresyon ve Lojistik Regresyon kullanarak istatistiksel model kurulması, İş zekası yazılımı, Trendlerin, mevsimselliklerin tanımlanması için tahmin metotları, veri ambarı, iş bakış açısından veri ambaları, veri ambarı yapısı |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Temel veri madenciliği kavramlarını tanımlayabilme
- Veri ön işleme işlemlerini uygulayabilme
- Belirli bir problemi çözmek için uygun olan veri madenciliği tekniğini belirleyebilme
- Bir veri madenciliği modeli tasarlayabilme
- Bir veri madenciliği algoritması uygulayabilme
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - | - |
| PÇ-12 | - | - | - | - | - |
| PÇ-13 | - | - | - | - | - |
| PÇ-14 | - | - | - | - | - |
| PÇ-15 | - | - | - | - | - |
| PÇ-16 | - | - | - | - | - |
| PÇ-17 | - | - | - | - | - |
| PÇ-18 | - | - | - | - | - |
| PÇ-19 | - | - | - | - | - |
| PÇ-20 | - | - | - | - | - |
| PÇ-21 | - | - | - | - | - |
| PÇ-22 | - | - | - | - | - |
| PÇ-23 | - | - | - | - | - |
| PÇ-24 | - | - | - | - | - |
| PÇ-25 | - | - | - | - | - |
| PÇ-26 | - | - | - | - | - |
| PÇ-27 | - | - | - | - | - |
| PÇ-28 | - | - | - | - | - |
| PÇ-29 | - | - | - | - | - |
| PÇ-30 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği Giriş ve Veri Madenciliği Kavramları | |
| 2 | Veri Hazırlama (Veri Entegrasyonu, İndirgeme, Ön işleme ve Temizleme, Dönüşüm) | |
| 3 | Veri İndirgeme ve Veri Ayrıklaştırma | |
| 4 | Sık Desenlerin Keşfi, İlişkilendirme Kuralları ve Korelasyonlar | |
| 5 | Sınıflandırma | |
| 6 | Kümeleme | |
| 7 | Birliktelik Kuralları | |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Anomali Tespiti | |
| 10 | Web Madenciliği | |
| 11 | Metin Madenciliği | |
| 12 | Veri Ambarları ve OLAP Teknolojileri | |
| 13 | Veri Madenciliğinde Kullanılan Güncel Teknoloji ve Araçlar | |
| 14 | Sunumlar | |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 1 | 40 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 40 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 50 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
