Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Veri Madenciliği | YBS214 | 4. Yarıyıl | 3 + 0 | 3,0 | 6,0 |
Ön Koşullar | Yok |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Ders |
Dersin Verilişi | Yüzyüze |
Dersin Koordinatörü |
Öğr. Gör. Dr. Günay TEMÜR |
Dersi Verenler |
Öğr. Gör. Dr. Günay TEMÜR |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Veri madenciliğini tanıtılması ve kullanım amaçları hakkında bilgi verilmesi. Veri setleri üzerinde analiz yeteneğinin kazandırılması. Veri madenciliğinde kullanılacak programların tanıtılması ve kullandırılması. |
Dersin İçeriği | -Veri Madenciliği temel kavramların anlatılması -Veri Madenciliğinin kullanım alanlarının tanıtılması -Veri Madenciliğinin temel yöntemlerinin anlatılması -Veri Madenciliğinde kullanılan yazılımların tanıtılması -Çeşitli Veri Madenciliği yöntemleriyle veri analizi yapımı |
Ders Öğrenme Kazanımları |
- Veri madenciliğinin tanımını, kullanım amacını bilir - Veri madenciliği süreçlerini bilir - Veri Madenciliğinde kullanılan yazılımlarla ilgili bilgi sahibi olur - Veri önişleme işlemlerini bilir ve uygular - Temel veri madenciliği metotlarını bilir, uygular, sonuçları yorumlar |
Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
---|---|---|
1. Hafta | Veri Madenciliğine Giriş | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
2. Hafta | Veri Madenciliği Temel Kavramlar, Arka Plan, Metotlar | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
3. Hafta | Python ile temel işlemler | Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati Araştırma |
4. Hafta | Python ile temel işlemler | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
5. Hafta | Python ile temel işlemler | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
6. Hafta | Veri kümesi oluşturma, ön işleme yöntemleri | Araştırma Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
7. Hafta | Regresyon Algoritmaları | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
8. Hafta | Sınıflandırma algoritmaları | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Araştırma Uygulama |
9. Hafta | Sınıflandırma Algoritmaları | |
10. Hafta | Sınıflandırma algoritmaları | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
11. Hafta | Birliktelik Analizi | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama Araştırma |
12. Hafta | Birliktelik Kuralları | Ders Saati Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
13. Hafta | Kümeleme Algoritmaları | Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama Ders Saati |
14. Hafta | Genel Tekrar | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
Ders slaytları |
İlker Arslan, Python ile Veri Bilimi, Pusula Yayınevi |
Şadi Evren Şeker – YouTube-Bilgisayar Kavramları Kanalı Veri Madenciliği Videoları |
Ders içerisinde konuya göre belirtilecek web sayfaları |
Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | DK5 | Ölçme Yöntemi |
---|---|---|---|---|---|---|---|
PY1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
PY2 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 40,60 |
PY3 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 40,60 |
PY4 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | - |
PY5 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | - |
PY6 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | - |
PY7 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 40,60 |
PY8 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 40,60 |
PY9 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | - |
PY10 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | - |
PY11 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | - |
PY12 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | - |
PY13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
PY14 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | - |
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
---|---|---|---|---|---|---|
Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
Etkinlik | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Araştırma | 14 | 3 | 42 |
Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları | 14 | 3 | 42 |
Uygulama | 10 | 2,5 | 25 |
Ara Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
Final | 1 | 1 | 1 |
Toplam İş Yükü | 153 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6,0 |