Bilişim Sistemleri Mühendisliği | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | FET308 | ||||||||
Ders İsmi: | Veri Madenciliği | ||||||||
Ders Yarıyılı: |
Bahar |
||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi SAJJAD NEMATZADEH MİANDOAB | ||||||||
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi SAJJAD NEMATZADEH MİANDOAB |
||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu ders, veri madenciliği temel kavramlarını uygulamalı bir şekilde öğrencilere açıklamayı amaçlamaktadır. |
Dersin İçeriği: | Ders, veri bilimi temel kavramları, python ile programlama, veri hazırlama, betimsel yöntemler ve tahminsel yöntemleri kapsar. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Veri Madenciliği Temel kavramları | |
2) | Veri ve Veri Bilimi Kavramları | |
3) | Veri Keşfi | |
4) | Python Programlama | |
5) | Python ile Veri Düzenleme | |
6) | Tahminsel Yöntemler | |
7) | Karar Ağaçları | |
8) | Ara Sınav | |
9) | Sınıflandırma ve Regresyon | |
10) | Makine Öğrenmesi | |
11) | Betimsel Yöntemler | |
12) | Kümeleme | |
13) | Birliktelik Kuralları | |
14) | Proje Sunumları | |
15) | Final Sınavı |
Ders Notları / Kitaplar: | TAN, Pang-Ning; STEINBACH, Michael, KUMAR, Vipin, Introduction to data mining. Pearson Education India, 2016. |
Diğer Kaynaklar: | AGGARWAL, Charu C. Data mining: the textbook. Springer, 2015. |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Toplam | % | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
Toplam | % |