Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
INTRODUCTION TO DATA MINING Birinci Düzey BS 433 7 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili İngilizce
Koordinatör DOÇ. DR. METE ÇELİK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. METE ÇELİK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Veri madenciliği problemlerinin analiz edilmesini ve bu problemler için geliştirilen temel yaklaşımları incelenmesi
Dersin Tanımı Veri madenciliği problemlerinin analiz edilmesini ve bu problemler için geliştirilen temel yaklaşımları incelenmesi

Dersin İçeriği
1 Giriş, veri nedir?
2 Veri analizi
3 Veri analizi
4 Birliktelik analizi
5 Birliktelik analizi
6 Sınıflandırma
7 Sınıflandırma
8 Kümeleme
9 Kümeleme
10 Anormallik tespiti
11 Anormallik tespiti
12 Veri madenciliği uygulamaları
13 Veri madenciliği uygulamaları
14 Diğer veri madenciliği konuları
15
16
17
18
19
20

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

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Bahçe Bitkileri disiplinine özgü alanlarda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, ziraat mühendisliği problemlerine uygulayabilme becerisi,
2 Ziraat Mühendisliği Bahçe Bitkileri bölümü ile ilgili karmaşık problemleri belirleme, tanımlama, yorumlama, formüle etme ve çözme becerisi, bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi,
3 Bahçe Bitkileri alanıyla ilgili karmaşık bir sistemi, süreci, ürünü, modeli gerçekçi kısıtlar ve şartlar altında belirli gereksinimleri karşılayacak ve geliştirecek şekilde tasarlama ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini etkin bir şekilde kullanma ve uygulama becerisi,
4 Ziraat Mühendisliği Bahçe Bitkileri uygulamalarında karşılaşılan problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern araçları seçme, kullanma, geliştirme ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi,
5 Ziraat Mühendisliği Bahçe Bitkileri alanında karşılaşılan karmaşık problemlerin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, alan çalışması, veri toplama, sonuçları analiz etme, arşivleme, metin çözme ve/veya yorumlama becerisi,
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi,
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi,
8 Alanında etkin rapor yazma ve yazılı olan raporları anlama ve yorumlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılabilir talimat alma ve talimat verme becerisi,
9 Yaşam boyu öğrenme bilinci, bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi,
10 Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi,
11 Ziraat Mühendisliği Bahçe Bitkileri alanıyla ilgili proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık,
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri (sürdürülebilirlik, sağlık, çevre ve güvenlik sorunları, ekonomi vb.) ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
13 Bahçe Bitkileri alanında yer alan tüm bitkisel materyalin çoğaltılması, üretimi, korunması, geleceğe aktarımını sağlayabilme ve çevreye duyarlı analitik düşünme becerisi.
14 Bahçe Bitkileri alanında piyasa taleplerine uygun ıslah programlarını oluşturabilme ve gerçekleştirebilme becerisi.
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 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 4 1 4
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 8 8
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 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     54
AKTS     2.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
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 Introduction to Data Mining, P. N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Addison Wesley
Yardımcı Kaynaklar Veri Madenciliği Yöntemleri, Y. Özkan, Papatya Yayınevi

Ders İle İlgili Dosyalar