Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Lineer cebir (matrisler) ve istatistik uygulamalarını MATLAB ile yapmayı görür. 2) Veri - Haber - Bilgi ilişkisini ve farklarını öğrenir. 3) Veri incelemesi konusunu öğrenir. 4) Sınıflandırma, İlişki Analizi, Küme Analizi ve Anormallik Saptaması konuları genel olarak inceledikten sonra bazı algoritmaları örnek veriler üstünde uygular.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Veri Madenciliğine Giriş. Lineer Cebir (Matrisler) ve İstatistik konularına genel bakış ve bazı MATLAB Uygulamaları. Veri - Haber - Bilgi ilişkileri ve farklılıklar. Veri Madenciliği ve Veri İncelemesi. Sınıflandırma - Genel. Sınıflandırma - Algoritmalar. Sınıflandırma - Uygulamalar. İlişki Analizi - Genel. İlişki Analizi - Algoritmalar ve Uygulama. Küme Analizi - Genel. Küme Analizi - Algoritmalar, Küme Analizi - Uygulamalar. Anormallik Saptaması - Genel. Anormallik Saptaması - Algoritmalar ve Uygulama.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Veri Madenciliğine Giriş.
2. Hafta
Lineer Cebir (Matrisler) ve İstatistik konularına genel bakış ve bazı MATLAB Uygulamaları.
3. Hafta
Veri - Haber - Bilgi: İlişkileri ve farklılıklar.
4. Hafta
Veri Madenciliği ve Veri İncelemesi.
5. Hafta
Sınıflandırma - Genel & Algoritmalar.
6. Hafta
Sınıflandırma - Uygulamalar.
7. Hafta
İlişki Analizi- Genel.
8. Hafta
Ara-sınav
9. Hafta
İlişki Analizi - Algoritmalar ve Uygulama.
10. Hafta
Küme Analizi - Genel.
11. Hafta
Küme Analizi - Algorithms.
12. Hafta
Küme Analizi - Applications.
13. Hafta
Anormallik Saptaması - Genel.
14. Hafta
Anormallik Saptaması - Algoritmalar ve Uygulama.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Ders Kitabı: Tan, P.N., M. Steinbach, V. Kumar, "Data Mining", Pearson, 2007. Ek Kaynaklar: 1. Turban, E., Sharda, R. & Delen, D.,"Decision Support and Business Intelligence Systems", Pearson, 9th Ed., 2011. 2. Olson, D. &Shi, Y.,"Introduction to Business Data Mining", McGraw-Hill, 2007. 3. Han, J. and M. Kamber, "Data Mining", Morgan Kaufman, 2.ed. 2006. 4. Mitchell, T.M.,"Machine Learning", McGraw-Hill, 1997.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
30
Ödev
1
5
Mini-Sınav
1
15
Proje
1
10
Toplam(%)
60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
60
Finalin Başarıya Oranı(%)
40
Toplam(%)
100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite
Sayı
Süresi(Saat)
İş Yükü
Ara Sınav
1
2
2
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık
1
30
30
Ders Saati
14
3
42
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar
Final Sınavı
1
2
2
Ödevler
2
90
180
Proje
1
100
100
Toplam İş Yükü
356
Toplam İş Yükü / 30
11,86
Dersin AKTS Kredisi
10
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
