Veri Madenciliği Bölüm/Program/ABD Bilişim Sistemleri

Ders Bilgi Formu (Türkçe)
Ders Adı:
Veri Madenciliği
Bölüm/Program/ABD
Bilişim Sistemleri Mühendisliği
Kredi:
3
Yıl-Dönem:
3/5
Saatler/Kredi:
*Öğretim Eleman(lar)ı:
[email protected]
*Öğretim elemanı adı yalnızca bilgi ve iletişim amaçlı olarak verilmiştir. Her bir derse öğretim elemanı ataması, dönem başında yönetim kurulu kararı ile yapılır.
T 3
U 0
L 0
K 3
Ders Kodu:
BSM 3007
Ders Düzeyi:
Lisans
Zorunlu/Seçmeli:
Zorunlu
Öğretim Dili:
Türkçe
Öğretim Yöntem ve Teknikleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma
Ders Amaçları: Çeşitli veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve gerçek hayattaki büyük çaplı veritabanları üzerindeki veri
madenciliği uygulamalarına dair bilgi vermektir.
Ders İçeriği: Veri madenciliği kavram ve yöntemleri, veritabanları, veri ambarları, makine öğrenmesi, sınıflama ve kümeleme,
öngörme ve öbekleme, karar ağaçları, yapay sinir ağları, veri madenciliği yazılımları
I. Hafta
Veri Madenciliğinin Temel Kavram ve Yöntemleri
II. Hafta
Veritabanları, Veri Ambarları
III. Hafta
Veri Madenciliği ile Makine Öğrenmesi ve Bilgi Keşfi Arasındaki İlişki
IV. Hafta
Veri Madenciliği İşlevleri
V. Hafta
Birliktelik Kuralları
VI. Hafta
Kavram Tanımlama
VII. Hafta
Sınıflama ve Kümeleme
VIII. Hafta
Öngörme ve Öbekleme
IX. Hafta
Karar Ağaçları
X. Hafta
Yapay Sinir Ağları
XI. Hafta
Bayes Sınıflandırma
XII. Hafta
Lojistik Bağlanım
XIII. Hafta
k-Ortalamalı Öbekleme
XIV. Hafta
Veri Madenciliği Yazılımları
Beklenen Öğrenme Kazanımları: Dersi başarıyla tamamlayan öğrenci;

Büyük veri yığınlarındaki gözle görülemeyen ilişkileri ortaya çıkartır.

Temel veri madenciliği modellerini bilir ve uygular.
Ölçme ve Değerlendirme Yöntem(ler)i: Ara Sınav (%30), Yarıyıl Sonu Sınavı (% 40), Ödevler (%30)
Ders Kitabı: Veri Madenciliği, G. Silahtaroğlu, Papatya Yayınevi, 2008.
Önerilen Kaynaklar: Veri Madenciliği Yöntemleri, Yalçın Özkan, 216 s., Papatya Yayınevi, 2008.
Ön/Yan Koşulları: Temel Veritabanı Becerisi