Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
VERİ ANALİTİĞİ	İkinci Düzey	ENM 320		6	6.00	6.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Ders konularına ilişkin materyal ve sunumların anlatımı ve örnek uygulamalar
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilerin veri ile ilgili analiz yöntemleri ve bilgi teknolojileri hakkında bilgi sahibi olmasını sağlamaktır. Ders kapsamında istatistiksel analizler, makine öğrenme, veri madenciliği alanlarında veri analitiğine ilişkin öğrenci farkındalığı artırılacak ve yetkinlikleri geliştirilecektir.
Dersin Tanımı	Bu derste veri analitiği yöntemleri ele alınacaktır. Veri bilimi, makine öğrenme, sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralı analizi ve yapay sinir ağları başlıca incelenecek olan konulardır.

Dersin İçeriği

1	Veri Bilimine Giriş
2	Veri Madenciliği Süreci ve Bileşenleri
3	Tanımlayıcı ve Tahminleyici Yaklaşımlar
4	Veri Önişleme Süreci
5	Kümeleme Yöntemleri
6	Birliktelik Kuralı Analizi
7	Vize Sınavı
8	Destek Vektör Makinaları
9	Takviyeli Öğrenme
10	Sınıflandırma Yöntemleri I
11	Sınıflandırma Yöntemleri II
12	Yapay Sinir Ağları
13	Büyük Veri
14	Derin Öğrenme
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Veri Analitiği kavramı, yöntemleri ve uygulama alanı ile ilgili bilgi sahibi olmak
2	Veriyi tanımak, veri türlerini öğrenmek ve farklı veriler üzerinde uzaklık metriklerini uygulamak
3	Veri önişleme adımları ve bu adımlarda kullanılan yöntemler hakkında bilgi sahibi olmak
4	Kümeleme yöntemlerini uygulamak ve kümeleme performans göstergelerini analiz etmek
5	Birliktelik kuralı analizi yapmak
6	Sınıflandırma yöntemlerini uygulamak ve sınıflandırma modeli geliştirmek
7	Sınıflandırma performansını değerlendirmek
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	16	3	48
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	16	3	48
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
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	0	0	0
Toplam iş yükü			140
AKTS			6.00

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
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar