Giriş | English

Doktora > Fen Bilimleri Enstitüsü > Bilgisayar Mühendisliği (doktora) > MEKANSAL VE MEKAN-ZAMANSAL VERİ MADENCİLİĞİ
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
MEKANSAL VE MEKAN-ZAMANSAL VERİ MADENCİLİĞİ Üçüncü düzey BİM 626 Seçmeli 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri Yok
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. METE ÇELİK
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı YRD.DOÇ. DR. METE ÇELİK
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı Yok
Dersin veriliş şekli Yüz yüze
Dersin amacı Mekansal ve mekan-zamansal veri madenciliği problemlerinin analiz edilmesini ve bu problemler için geliştirilen temel yaklaşımları incelenmesi amaçlamaktadır. Bu kapsamda mekansal ve mekan-zamansal sınıflandırma, kümeleme, anormallik tespiti ve birliktelik analizi teknikleri incelenecektir.
Dersin tanımı Mekansal ve mekan-zamansal veri madenciliği problem ve yaklaşımlarının incelenmesi, giriş, veri nedir, sınıflandırma, kümeleme, anormallik tespiti ve birliktelik analizi, ve diğer veri madenciliği konularının işlenmesi.

Dersin içeriği
1- Giriş, Mekansal ve Mekan-Zamansal Veri Nedir?
2- Mekansal ve Mekan-Zamansal Veri Analizi
3- Mekansal ve Mekan-Zamansal Veri Analizi
4- Mekansal ve Mekan-Zamansal Birliktelik Analizi
5- Mekansal ve Mekan-Zamansal Birliktelik Analizi
6- Mekansal ve Mekan-Zamansal Sınıflandırma
7- Mekansal ve Mekan-Zamansal Sınıflandırma
8- Mekansal ve Mekan-Zamansal Kümeleme
9- Mekansal ve Mekan-Zamansal Kümeleme
10- Mekansal ve Mekan-Zamansal Anormallik Tespiti
11- Mekansal ve Mekan-Zamansal Anormallik Tespiti
12- Veri Madenciliğinde Görselleştirme
13- Diğer Veri Madenciliği Konuları
14- Diğer Veri Madenciliği Konuları
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi,
2- Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
3- Mekansal ve mekan-zamansal kümeleme algoritmalarını kullanabilme becerisi
4- Mekansal ve mekan-zamansal sınıflandırma algoritmalarını kullanabilme becerisi
5- Mekansal ve mekan-zamansal birliktelik analizi algoritmalarını kullanabilme becerisi
6- Mekansal ve mekan-zamansal anormallik tespiti algoritmalarını kullanabilme becerisi
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2- Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3- İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4- Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5- Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6- Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7- Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9- Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10- Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
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 iş 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 1 20 20
Sunum / Seminer hazırlama 1 20 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 1 20 20
Toplam iş yükü     188
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı Shekhar, S and Chawla S, Spatial Databases: A Tour,Prentice Hall, 2003
Yardımcı Kaynaklar Kargupta ve diğerler, Next Generation of Data Mining, CRC Press, 2009

Ders ile ilgili dosyalar