Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
VERİ MADENCİLİĞİNE GİRİŞ	İkinci Düzey	BMM408		7	3.00	3.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
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
2
3
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	2	28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	1	14
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	15	15
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	15	15
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			76
AKTS			3.00

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