Anasayfa  »  Fen Bilimleri Enstitüsü »  Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı

DERS ADIDERS KODUYARIYILTEORİ + UYGULAMA (Saat)AKTS
İLERİ VERİ MADENCİLİĞİ BİL617 - 3 + 0 10

DERSİN TÜRÜSeçmeli
DERSİN DÜZEYİDoktora
DERSİN YILI-
YARIYIL-
AKTS10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Veri özelliklerini öğrenir.
2) Veri ön-hazırlama işlevini, veri madenciliği yöntemlerini ve algoritmalarını öğrenir.
3) Öğrendikleri teknikleri çeşitli yazılım üzerinde uygular.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİYüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARIYok
ÖNERİLEN DERSLERBİL582 Veri Madenciliği
DERS TANIMIGiriş,Veriyi tanıma,Veri ön-işleme,Veri depolama ve OLAP (Online Analytical Processing) Veri küpü teknolojisi,İlinti analizi ve korelasyon: Temel kavramlar ve yöntemler;ileri konular Sınıflama: Temel kavramlar ve yöntemler; ileri konular,Kümeleme: Temel kavramlar ve yöntemler; ileri konular Aykırı verilerin ayıklanması
DERS İÇERİĞİ
HAFTAKONULAR
1. Hafta Giriş
2. Hafta Veriyi tanıma
3. Hafta Veri ön-işleme
4. Hafta Veri ön-işleme
5. Hafta Veri depolama ve OLAP (Online Analytical Processing)
6. Hafta Veri depolama ve OLAP (Online Analytical Processing)
7. Hafta Veri küpü teknolojisi
8. Hafta Ara-sınav
9. Hafta İlinti analizi ve korelasyon: Temel kavramlar ve yöntemler;ileri konular
10. Hafta İlinti analizi ve korelasyon: Temel kavramlar ve yöntemler;ileri konular
11. Hafta Sınıflama: Temel kavramlar ve yöntemler; ileri konular
12. Hafta Kümeleme: Temel kavramlar ve yöntemler; ileri konular
13. Hafta Aykırı verilerin ayıklanması
14. Hafta Aykırı verilerin ayıklanması
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLARHan, J., M. Kamber and J. Pei, Data Mining, Elsevier, 2012.
Tan, PN. et al., Data Mining, Pearson, 2006.
Olson, D. and Y. Shi, Introduction to Business Data Mining,Mc-Graw Hill, 2007.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİProje,Anlatım,Soru-Cevap,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 SayısıToplam Katkısı(%)
Ara Sınav130
Proje130
Toplam(%)60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)60
Finalin Başarıya Oranı(%)40
Toplam(%)100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü
Ara Sınav122
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi1411154
Final Sınavına Hazırlık16969
Ders Saati14342
Ara Sınava Hazırlık14444
Laboratuvar
Final Sınavı122
Ödevler
Toplam İş Yükü313
Toplam İş Yükü / 3010,43
Dersin AKTS Kredisi10
DİLTürkçe
STAJ / UYGULAMAYok
  

PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
Ö1Ö2Ö3
P1      X
P2  X   X   X
P3  X   X   X
P4  X   X   X
P5  X   X   X
P6  X   X   X
P7     
P8  X   X   X
P9    X   X
P10  X   X  
P11    X   X
P12    X   X