|
|
| YBS3004 | İş Zekası ve Veri Madenciliği | 3+0+0 | AKTS:5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜRCAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu derste öğrencilerin bilgi keşfetme sürecinde kullanılan veri madenciliği kavram ve tekniklerine yönelik bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Veri madenciliği işlevlerini tanımlar | 1,3,5,8 | | | ÖK - 2 : | Veri ambarı işlevlerini tanımlar | 1,3,5,8 | | | ÖK - 3 : | Veri ön işlem tekniklerini uygular | 1,3,5,8 | | | ÖK - 4 : | Veri madenciliği ilkellerini, dilleri ve sistem mimarilerini tanımlar | 1,3,5,8 | | | ÖK - 5 : | Büyük veri tabanlarında uygun veri madenciliği tekniklerini uygular | 1,3,5,8 | | | ÖK - 6 : | Veri madenciliği işlevlerini gerçekleştirmek için veri madenciliği yazılımı kullanır | 1,3,5,8 | | | ÖK - 7 : | Veri madenciliği araştırmasında mevcut ihtiyaçların tanımlar | 1,3,5,8 | | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Veri madenciliğinin temelleri, veri madenciliği teknikleri, veri madenciliği yazılımları ve R |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Veri Madenciliğine giriş | | | Hafta 2 | Veriyi anlama | | | Hafta 3 | Veri ön işleme | | | Hafta 4 | Veri Ambarı ve Çevrimiçi Analitik İşleme | | | Hafta 5 | Birliktelik Kuralları | | | Hafta 6 | Sınıflandırma: Temel Kavramlar | | | Hafta 7 | Sınıflandırma: İleri Teknikler | | | Hafta 8 | Kümeleme Analizi | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Aykırı verilerin tespit edilmesi | | | Hafta 11 | Veri madenciliği araştırma trendleri | | | Hafta 12 | Veri Madenciliği Uygulamaları | | | Hafta 13 | Pandas Temeller | | | Hafta 14 | Python and Veri Madenciliği Uygulamaları-I | | | Hafta 15 | Python and Veri Madenciliği Uygulamaları-II | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Akpınar, Haldun. 2014. DATA Veri Madenciliği Veri Analizi (2. Baskı), Papatya Bilim | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 04/2020 | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 06/2020 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 4 | 14 | 56 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 8 | 16 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Uygulama | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 6 | 12 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 142 |
|