MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Dersin Adı   VERİ MADENCİLİĞİNE GİRİŞ (SEÇMELİ)
Dönemi Dersin Kodu Teorik Saat / Uygulama Saati AKTS
6 1213666 3 / 0 4
Dersin Düzeyi Lisans
Dersin Dili Türkçe
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi Sait Ali Uymaz
Koordinator E-mail aliuymaz selcuk.edu.tr
Öğretim Elemanı
Dr.Öğr.Üyesi Sait Ali Uymaz
Yardımcı Öğretim Elemanları
Görevlendirilen Arş.Gör.
Dersin Amacı Veri madenciliği alanındaki temel konular öğrenilecek, veri madenciliği alanında kullanılan algoritmalar incelenecek ve gerçek dünya problemlerine uygulamaları yapılacaktır.
Temel Bilimler Mühendislik Bilimleri Sosyal Bilimler Eğitim Bilimleri Sanat Bilimleri Sağlık Bilimleri Tarım Bilimleri
10 40 20 0 0 20 10
DERS YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Yüz yüze anlatım, uygulama projeleri
HAFTA DERS İÇERİĞİ KAYNAK
1 Veri nedir, biriken farklı veri tipleri nelerdir, biriken veriler niçin ve nasıl kullanılmalıdır, örnek uygulamalar nelerdir.
2 Veri madenciliği nedir, aşamaları nedir, veri nasıl temsil edilir.
3 Eksik verilerin tamamlanması, örnek algoritmalar.
4 Veri indirgeme nedir, örnek algoritmaların incelenmesi
5 Veri küpü nedir, niçin kullanılır.
6 Birliktelik kurallarının keşfi algoritmalarının öğrenilmesi.
7 Apriori algoritması uygulamaları.
8 Web madenciliği algoritmaları.
9 Page rank, hits algoritmaları uygulamaları.
10 FP-growth FP-tree algoritmaları uygulamaları
11 Kümeleme algoritmaları
12 Kümeleme algoritmaları uygulamaları
13 Metin madenciliği nedir, algoritmaları.
14 Metin madenciliği uygulamaları.
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ   Ara Sınav Final
  Sayı Katkı Payı Sayı Katkı Payı  
Yarıyıl İçi Çalışmaları : 0 0
Devam/Katılım : 0 0
Uygulamalı Sınav : 0 0
Derse Özgü Staj : 0 0
Küçük Sınav : 0 0
Ödev : 6 30
Sunum ve Seminer : 0 0
Projeler : 0 0
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : 0 0
Vaka Çalışmaları : 0 0
Arazi Çalışmaları : 0 0
Klinik Çalışmaları : 0 0
Diğer Çalışmaları : 0 0
Ara Sınav   1 30
Final   1 40
AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU   Sayı Süre
Ders Süresi : 14 3
Sınav Dışı Ders Çalışma Süresi : 14 2
Sunum ve Seminer Hazırlama : - -
Derse Özgü Staj : - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Projeler : - -
Ödev : 6 4
Küçük Sınavlar : - -
Ara Sınav : 1 13
Final : 1 13
DERSİN AKTS KREDİSİ 4
No DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI KATKISI (*)
D.Ö.Ç. 1 Veriyi anlama, gerekirse indirgeme ve analiz edebilme 3
D.Ö.Ç. 2 Veri madenciliğini anlama ve veriden bilinmeyen önemli çıkarımlar yapabilme 4
D.Ö.Ç. 3 Kümeleme, sınıflama ve birliktelik analizleri yapabilme 4
D.Ö.Ç. 4 Veriyi veri tabanında tutma yöntemlerinin öğrenilmesi 3
* 1: Zayıf - 2: Orta - 3: İyi - 4: Çok İyi
PROGRAM ÇIKTISI VE DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI İLİŞKİ MATRİSİ

DÖÇ1DÖÇ2DÖÇ3DÖÇ4DÖÇ5DÖÇ6DÖÇ7DÖÇ8DÖÇ9DÖÇ10DÖÇ11DÖÇ12DÖÇ13DÖÇ14DÖÇ15DÖÇ16DÖÇ17DÖÇ18DÖÇ19DÖÇ20
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
PÇ7
PÇ8
PÇ9
PÇ10
PÇ11
PÇ12
PÇ13
PÇ14
PÇ15
PÇ16
PÇ17
PÇ18
PÇ19
PÇ20