BYM446 Veri Madenciliğine GirişKurumsal BilgilerAkademik Programlar Bilgisayar MühendisliğiÖğrenciler İçin BilgilerDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Bilgisayar Mühendisliği

Önizleme

Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Course General Introduction Information

Ders Kodu: BYM446
Course Name: Veri Madenciliğine Giriş
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
AKTS
6
Öğretim Dili:
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi KEMAL ÇAĞRI SERDAROĞLU
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üyesi Kemal Çağrı Serdaroğlu
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Veri madenciliği temelleri, veri, enformasyon ve bilgi, veritabanlarında bilgi keşfi, geleneksel istatistik yöntemleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları, Bayes teoremi, birliktelik kuralları, veri ambarları, ticari uygulamalar ve ileri teknikleri tanıma ve anlama.
Dersin İçeriği: Bu ders çok kullanılan veri madenciliği metodları ile uygulamalarını kapsar. Veri, enformasyon ve bilgi, veritabanlarında bilgi keşfi, geleneksel istatistik yöntemleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları, Bayes teoremi, birliktelik kuralları, veri ambarları, ticari uygulamalar ve ileri teknikler üzerinde durur.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Veri madenciliği kavramı hakkında bilgi sahibidir.
2) Tahmin modellerini öğrenir.
3) Sınıflama analizi hakkında bilgi sahibi olur.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Veri madenciliği kavramları
2) Veri madenciliği modelleri ve teknikleri
3) Veri ambarları ve OLAP
4) Veri ambarları ve OLAP
5) Tanımsal istatistik analizleri
6) Karar ağaçları
7) Tahmin modelleri
8) Vize
9) Kümeleme analizleri
10) Bağlantı keşfi analizleri
11) Bağlantı keşfi analizleri
12) Web madenciliği
13) Web madenciliği
14) Web madenciliği

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: DATA MINING Concepts and Techniques, Jiawei HAN- Micheline KAMBER, Morgan Kaufman Pub.,2001
Diğer Kaynaklar: Ders Notları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8) Mühendislik uygulamalarının küresel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik gibi öncelikli konular üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) İstenilen gereksinimleri karşılayacak sistemleri tasarlayabilme
12) Temel bilimleri Bilgisayar Mühendisliği alanında kullanabilme.
13) Tasarımları, deneysel yöntemler ile destekleyerek uygulayabilme
14) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Proje Hazırlama

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev
Uygulama
Grup Projesi
Raporlama

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 3 % 10
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 45
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 55
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 45
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Aktiviteye Hazırlık Aktivitede Harçanan Süre Aktivite Gereksinimi İçin Süre İş Yükü
Ders Saati 13 3 39
Sınıf Dışı Ders Çalışması 2 20 40
Proje 1 30 30
Ödevler 3 10 30
Ara Sınavlar 1 2 2
Final 1 2 2
Toplam İş Yükü 143