| 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 Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Araştırma |
| 2. Hafta | Veri Madenciliği Temel Kavramlar, Arka Plan, Metotlar | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 3. Hafta | Python ile temel işlemler | Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama Ders Saati |
| 4. Hafta | Python ile temel işlemler | Uygulama Araştırma Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 5. Hafta | Python ile temel işlemler | Uygulama Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
| 6. Hafta | Veri kümesi oluşturma, ön işleme yöntemleri | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama Araştırma |
| 7. Hafta | Regresyon Algoritmaları | Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Uygulama |
| 8. Hafta | Sınıflandırma algoritmaları | Uygulama Ders Saati Araştırma Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 9. Hafta | Sınıflandırma Algoritmaları | |
| 10. Hafta | Sınıflandırma algoritmaları | Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
| 11. Hafta | Birliktelik Analizi | Uygulama Araştırma Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 12. Hafta | Birliktelik Kuralları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati Uygulama |
| 13. Hafta | Kümeleme Algoritmaları | Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Araştırma Ders Saati |
| 14. Hafta | Genel Tekrar | Uygulama Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
| 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 | ||
