| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Madenciliğine Giriş | MTM4641 | 3 | 6 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Matematik Mühendisliği Lisans Programı (İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Matematik Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Nilgün Güler Bayazıt |
| Dersi Veren(ler) | Fatih Taşçı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Veri Madenciligi Kavramları, Veri Hazırlama Teknikleri, istatistiksel Analiz tekniklerini ögretmektir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Veri madenciliği Kavramları, Veri ambarları ve OLAP teknolojisi, Veri Hazırlama Teknikleri, Veri Madenciliğinde İstatistiksel Yöntemler, Karar Ağaçları, Kümeleme Algoritmaları , Birliktelik Kuralları, Performans arttırma: Bagging, Boosting, Örnek Çalışmalar: Sepet Analizi ve Kredi Risk skorlama |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Veri Madenciligi temel kavramlarını ögrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazandırmak.
- Gerçek dünya sistemlerine veri madenciliği kavramlarının uygulanması
- Güncel DBMS sistemlerinde simülasyonlar
- Veri madenciliği araçlarının öğrenilmesi
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine giriş | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 2 | Veri madenciliği Kavramları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 3 | Veri ambarları ve OLAP teknolojisi | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 4 | Veri Hazırlama Teknikleri : veri temizleme,veri birleştirme ve dönüştürme | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 5 | Veri indirgeme, Kavram hiyerarşileri oluşturma | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 6 | Veri Madenciliğinde İstatistiksel Yöntemler | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 7 | Veri Madenciliğinde İstatistiksel Yöntemler (Devam) | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 8 | Karar Ağaçları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 9 | Arasınav | |
| 10 | Karar Ağaçları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 11 | Kümeleme Algoritmaları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 12 | Birliktelik Kuralları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 13 | Performans arttırma: Bagging, Boosting | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 14 | Örnek Çalışmalar: Sepet Analizi ve Kredi Risk skorlamaProje sunumları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 15 | Proje sunumları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | 3 | 15 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 20 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 25 |
| 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 | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 9 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
