• Türkçe
  • English
Ders Kodu: 
ACM 476
Ders Dönemi: 
Güz
Ders Tipi: 
Alan Seçmeli
Teori Saati: 
3
Kredi: 
3
AKTS: 
6
Dersin Dili: 
İngilizce
Dersin Koordinatörü: 
Dersin Amacı: 
Veri madenciliği temelleri, veri, enformasyon ve bilgi, veritabanlarında bilgi keşfi, geleneksel istatistik yöntemleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları, Bayes teoremi, birliktelik kuralları, veri ambarları, ticari uygulamalar ve ileri teknikleri tanıma ve anlama.
Dersin İçeriği: 

Bu ders çok kullanılan veri madenciliği metodları ile uygulamalarını kapsar. Veri, enformasyon ve bilgi, veritabanlarında bilgi keşfi, geleneksel istatistik yöntemleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları, Bayes teoremi, birliktelik kuralları, veri ambarları, ticari uygulamalar ve ileri teknikler üzerinde durur.

Dersin Öğretim Yöntemleri: 
1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma 4: Uygulama
Dersin Ölçme Yöntemleri: 
A: Sınav B: Sunum C: Ödev D: Proje E: Laboratuar

Dikey Sekmeler

Dersin Öğrenme Çıktıları

Dersin Öğrenme Çıktıları Program Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
Veri madenciliği kavramı hakkında bilgi sahibidir. 7,8 1,2,3 A,B,C
Veri madenciliği modelleri ve teknikleri olduğunu öğrenir. 7,8 1,2,3 A,B,C
Tanımsal istatistiksel teknikleri ve software üzerinde uygular. 7,8 1,4 A,E
Tahmin modellerini öğrenir. 7,8 1,4 A,E
Sınıflama analizlerini öğrenir. 7,8 1,4 A,E
Birliktelik kuralı analizlerini öğrenir. 7,8 1,4 A,E
Web madenciliği hakkında bilgi sahibi olur. 7,8 1, 4 A,C,E

 

Dersin Akışı

DERS AKIŞI
Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Veri madenciliği kavramları  
2 Veri madenciliği modelleri ve teknikleri  
3 Veri ambarları ve OLAP  
4 Veri ambarları ve OLAP  
5 Tanımsal istatistik analizleri  
6 Karar ağaçları  
7 Tahmin modelleri  
8 ARA SINAV  
9 Kümeleme analizleri  
10 Bağlantı keşfi analizleri  
11 Bağlantı keşfi analizleri  
12 Web madenciliği  
13 Sunumlar  
14 Sunumlar  
15 FİNAL  

 

Kaynaklar

KAYNAKLAR
Ders Notu DATA MINING Concepts and Techniques, Jiawei HAN- Micheline KAMBER, Morgan Kaufman Pub.,2001
Diğer Kaynaklar  DATABASE SYSTEMS, Thomas CONNOLLY-Carolyn BEGG, Pearson Education, 4. Edition

 

Materyal Paylaşımı

MATERYAL PAYLAŞIMI 
Dökümanlar  
Ödevler  
Sınavlar  

 

Değerlendirme Sistemi

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SIRA KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 1 70
Proje 1 20
Homework 1 10
Toplam   100
Finalin Başarıya Oranı   60
Yıl içinin Başarıya Oranı   40
Toplam   100

 

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI
No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5  
1 Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda görsel ara yüzlerin tasarlanması ve geliştirilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda bilgi sahibidir.     X      
2 Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda kullanıcılara amaçlarına uygun bilgisayar uygulamalarının tasarlanması, geliştirilmesi ve kullanılabilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda ileri bilgi sahibidir.   X        
3 Bilgisayar biliminin temel işleyişini ve problemlerini soyut matematik çerçevesi içinde çözebilmek için gerekli algoritma veri yapılarını tasarlayabilen, geliştirilebilen ve uygulayabilen bilgi ve beceriye sahiptir. X          
4 Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen yapısal yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir.       X    
5 Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen nesne yönelimli yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir.   X        
6 Bilişim mezunu bilgisayarların temel bileşeni işletim sistemlerinin işleyiş mantığını, sistemde işlerin ve kullanıcı yetkilerinin yönetimi için komutların geliştirilmesi ve  farklı donanımsal ortamlarda uygulanmasını bilir. X          
7 Bilişim mezunu veri kavramı, yapıları, modelleri ile veritabanı uygulamalarını kullanma ve ilişkisel veritabanlarında veriyi erişim ve işleme araçlarını tasarlama, geliştirme ve uygulama hakkında bilgi ve becerilere sahiptir.         X  
8 Bilişim mezunu ticari amaçlı yazılımların veri depolarının modellenmesi, yazılımdan bağlanarak(aracılığıyla) veriye erişim, verilerin işlenmesi konularında ilgili yazılım araçlarıyla geliştirme ve uygulayabilme bilgi ve becerilerine sahiptir.         X  
9 Bilişim mezunu bilgisayar ağlarının temellerini, ağ sistemin tasarlanması ve yapılandırılması, bakımı ve sorunlarını çözebilmek için gerekli ve yeterli bilgi birikimine sahip olmak.   X        
10 Bilişim mezunu günümüzün en büyük bilgisayar ağ olan internete özel olarak görsel ara yüzlerin ve çoklu katmanlı istemci/sunucu mimarisinde çalışabilecek yazılımların tasarlanması, geliştirilmesi ve uygulanabilmesi gerekli bilgi, beceri ve donanıma sahiptir.   X        

 

AKTS İş Yükü Tablosu

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi
(Saat)
Toplam
İş Yükü
(Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 15x toplam ders saati) 15 3 45
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 15 3 45
Ara Sınav 1 9 9
Proje 1 9 9
Ödev 3 6 18
Sunum 1 3 3
Final 1 9 9
Toplam İş Yükü     138
Toplam İş Yükü / 25 (s)     5.52
Dersin AKTS Kredisi     6

 

Hiçbiri