VERİ MADENCİLİĞİ

Dersin Detayları
Veri Madenciliği dersi, seçmeli bir lisans üstü derstir.
Türkçe
Yüksek Lisans
Örgün Öğretim
Seçmeli
Online
Dr.Öğr.Üyesi Ayşe Merve ACILAR
Bulunmamaktadır.
Veri madenciliğinin kullanım alanlarının ve algoritmalarının öğretilmesi amaçlanmaktadır.
Veri madenciliğine giriş, veri önişleme (temizleme, ayrıklaştırma, normalize etme vb. işlemler), sınıflandırma algoritmaları (karar ağacı, bulanık sınıflandırıcı algoritması, saf bayes sınıflandırıcısı ve k-en yakın komşu algoritmaları), Kural keşfi (Apriori, FP growth algoritmaları), Kümeleme(k-ortalama, CLIQUE), Sonuçların değerlendirilmesi(k çapraz doğrulama yöntemi, metin madenciliği ve web madenciliği uygulamaları
Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd ed., Morgan Kaufmann Publishers, March 2006.
Ders Konuları
  1. Veri madenciliğine giriş
  2. Veri önişleme (temizleme, ayrıklaştırma, normalize etme vb. işlemler)
  3. Veri önişleme teknikleri devam
  4. Özellik Seçimi
  5. Sınıflandırma algoritmaları : Saf Bayes
  6. Sınıflandırma algoritmaları : Karar Ağaçları
  7. Sınıflandırma algoritmaları : k-nn
  8. Sınıflandırma algoritmaları : Bulanık Sınıflandırıcı
  9. Kümeleme Algoritmaları: k-ortalama ve bulanık c-ortalama Algoritması
  10. Kümeleme Algoritmaları : DBSCAN algoritması
  11. Apriori Algoritması
  12. Tekrarlı Örnekleme, Model başarımı, Performans Ölçütleri
  13. Tavsiye Sistemleri
  14. Öğrenci Proje Sunumları
Öğrenme Çıktıları
  1. Verinin nasıl inceleneceğinin öğrenilmesi
  2. Veri önişleme yöntemlerinin mantığının öğrenilmesi
  3. Veri tipine ve probleme uygun algoritmayı seçebilme becerisinin kazanılması
AKTS İş Yükü İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 3.00 14 42
Sınıf Dışı Çalışma Süresi 14 4 56
Proje Görevleri 1 140 140
Performans Görevleri 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Staj 0 0 0
Ara Sınavlar 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam AKTS: 8 240
Değerlendirme Ölçütleri
Çalışma Sayı Katkı (%)
Genel Sınav %100
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20
Kısa Sınavlar 0 0
Proje 1 80
Performans Görevleri 0 0
Toplam 2 %100