Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
DATA MINING	İkinci Düzey	CENG 511		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	İngilizce
Koordinatör	DOÇ. DR. METE ÇELİK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	YRD.DOÇ. DR. METE ÇELİK, YRD.DOÇ. DR. FEHİM KÖYLÜ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüzyüze
Dersin Amacı	Veri madenciliği problemlerinin analiz edilmesini ve bu problemler için geliştirilen temel yaklaşımları incelenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda sınıflandırma, kümeleme, anormallik tespiti ve birliktelik analizi teknikleri incelenecektir.
Dersin Tanımı	Veri madenciliği problem ve yaklaşımlarının incelenmesi, giriş, veri nedir, sınıflandırma, kümeleme, anormallik tespiti ve birliktelik analizi, mekan-zamansal veri analizi, diğer veri madenciliği konuları

Dersin İçeriği

1	Giriş, veri nedir?
2	Veri analizi
3	Veri analizi
4	Birliktelik Analizi
5	Birliktelik Analizi
6	Sınıflandırma
7	Sınıflandırma
8	Kümelemel
9	Kümeleme
10	Anormallik Tespiti
11	Anomali Tespiti
12	Mekansal ve mekan-zamansal veri analizi
13	diğer veri madenciliği konuları
14	diğer veri madenciliği konuları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Veri madenciliği problemlerini tanımlama becerisi
2	2- Veri madenciliği tekniklerinin problem çözme için kullanılması becerisi
3	3- Kümeleme algoritmalarını kullanma becerisi
4	Sınıflandırma algoritmalarını kullanma becerisi
5	Anormallik tespiti algoritmalarını kullanma becerisi
6	Birliktelik analizi algoritmalarını kullanma becerisi
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2	Uygulamalarla ilgili yasa yönetmelik ve mevzuatı dikkate alır
3	Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	1	25	25
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	30	30
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			183
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	50
Kısa sınav	0	0
Ödev	1	50
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		50
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Introduction to Data Mining, P. N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Addison Wesley
Yardımcı Kaynaklar	-

Ders İle İlgili Dosyalar