Anasayfa  »  Fen Bilimleri Enstitüsü »  Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans Programı

DERS ADIDERS KODUYARIYILTEORİ1 + UYGULAMA (Saat)AKTS
VERİ MADENCİLİĞİ BİL582 Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi---- 3 + 0 10

DERSİN TÜRÜSeçmeli
DERSİN DÜZEYİTezsiz Yüksek Lisans
DERSİN YILI-
YARIYILProgram Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi----
AKTS10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)IProfesör Doktor Mehmet Reşit Tolun
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI 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 BİÇİMİYüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARIYok
ÖNERİLEN DERSLERYok
DERS İÇERİĞİ
HAFTAKONULAR
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 KAYNAKLARDers 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 TEKNİKLERİSunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 SayısıToplam Katkısı(%)
Ara Sınav130
Ödev15
Mini-Sınav115
Proje110
Toplam(%)60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)60
Finalin Başarıya Oranı(%)40
Toplam(%)100
DİLTürkçe
STAJ / UYGULAMAYok
  

PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
Ö1Ö2Ö3Ö4
P1  X       X
P2  X   X   X   X
P3  X   X     X
P4  X   X   X   X
P5  X     X   X
P6  X     X   X
P7        X
P8  X   X   X   X
P9       
P10        X
P11       
P12