• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS SEÇMELİ

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Veri madenciliği temel kavramlarını tanımlayabilme 2   Veri hazırlama işlemlerini yapabilme 3   Veri madenciliği yaklaşımları (sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme kuralları analizi vb.) ile problem çözebilme 4   Veri madenciliği tekniklerini veriler üzerine uygulayabilme 5   Veri madenciliği alt-konuları (web madenciliği, metin madenciliği) ile ilgili problemlere çözüm geliştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Veri Madenciliğine ilk bakış 2 Veritabanlarında Bilgi Keşfi 3 Veri Hazırlama (Veri Birleştirme, İndirgeme, Ön-işleme, Dönüştürme) 4 İlişkilendirme Kuralları Analizi 5 Sıralı Örüntü Analizi 6 Sınıflandırma ve Tahminleme - I 7 Sınıflandırma ve Tahminleme - II 8 Kümeleme - I 9 Örnek Sorular Çözme, Vize sınavı 10 Kümeleme - II 11 Aykırı Durum Analizi 12 Web Madenciliği 13 Metin Madenciliği 14 Veri Madenciliğinde Gizliliğin Korunması

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı / Sunum Rehberli problem çözümü Laboratuvar çalışmaları Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 ODV Ödev/Proje 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + BUT * 0.50 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yıl içi çalışmaları bir proje ödevi ile değerlendirilecektir.

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 2 26 Uygulama 13 2 26 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 1 14 Vize Sınavına Hazırlık 1 17 17 Final Sınavına Hazırlık 1 19 19 Ödev Hazırlama 1 30 30 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 138

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 ÖK.1 ÖK.2 ÖK.3 ÖK.4 ÖK.5