Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Veri madenciliğinin tanımı, uygulama alanları, yöntemleri hakkında temel düzeyde bilgi kazandırmak

-

Veri madenciliğinin ortaya çıkışı, amacı, yöntemleri. Büyük verinin toplanması, depolanması ve incelenmesi. Veri madenciliği konusunda yeni yöntem ve algoritmalar hakkında bilgi verilmesi. Başlıca uygulama alanlarının anlatılması. Sınıflandırma, kümeleme, biriktelik kuralları, tavsiye sistemleri, sosyal ağlar gibi başlıca veri madenciliği yöntemlerinin tanıtılması. Bu alanda kullanılan yazılım ve algoritmaların gösterimi.

Anlatım, soru-yanıt, tartışma, takım/grup çalışması, uygulama-alıştırma, rapor hazırlama ve/veya sunma,

Yok

Almanca

Aggarwal, C. C. (2014). Data Classification Algorithms and Applications, CRC Press. Akpınar, H. (2014). Data: Veri Analizi ve Veri Madenciliği. İstanbul, Papatya Yayıncılık. Han, J. and M. Kamber (2012). Data Mining Concepts and Techniques. USA, Morgan Kaufmann. Leskovec, J., et al. (2015). Mining of Massive Datasets. Aggarwal, C. C. (2013). Data Clustering Algorithms and Applications, CRC Press.

-

• Veri madenciliği sürecini açıklar
• Diğer disiplinlerle veri madenciliğini ilişkilendirir, farklarını ve benzerliklerini karşılaştırır.
• Veri madenciliğinde kullanılan başlıca yöntemleri listeler, hangi durumda hangi yöntemin kullanılacağını değerlendirir
• Küme analizi, sınıflandırma, birliktelik kuralları, tavsiye mekanizmalarını açıklar
• Önemli veri madenciliği yazılımlarını tanır, basit örnekler uygular.