| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Bilgisayar Mühendisliği(Türkçe) - 2016 Tezli Yüksek Lisans | BLM7013 | İleri Veri Madenciliği | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Veri Madenciligi Kavramları, Veritabanlarında Bilgi Keşif Süreci, Veri Hazırlama Teknikleri, Kümeleme Metodları ve Sınıflama Yöntemlerini Birliktelik Kurallarını ve Büyük veri çağında bu yöntemlerin nasıl kullanılacağını öğretmektir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
1. Veri Madenciliği Kavramları 1.1. Büyük Ölçekli Veri Setleri 1.2. Veri Ambarları 1.3. Veri Madenciliği Süreci 2. Veri Hazırlama Teknikleri 2.1. Ham Veri Gösterimi 2.2. Ham Veri Özellikleri 2.3. Eksik Veri 3. Veri İndirgeme 3.1. Veri Temizleme 4. İst
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma, 4: Alıştırma ve Uygulama, 5: Gösteri
Staj Durumu
-
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
"1 - J. Han – M. Kamber ; Data Mining , Morgan-Kaufman, Academic Press, 2001 2 - I. Witten – E. Frank; Data Mining, Academic Press; 2000 3 – M. Kantardzic; Data Mining, John Wiley , 2003 "
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Veri Madenciliği temel kavramlarını öğrenme, OLAP ve Veri Ambarı uygulamaları geliştirme.
- Büyük veri analiz becerisini kazandırma.
- Veri sınıflandırma becerisi kazandırma.
- Veri kümeleme yöntemlerini öğrenme.
- Metin Madenciliği ve Web madenciliği uygulamaları geliştirebilme
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Veri Madenciliği Uygulama Alanları (Pazarlama/ Finans/ Risk Yönetimi/ Telekomünikasyon/ Tıp) |
| 2 | Veri Madenciliğinde Kullanılan Teknikler-1 İstatistik Teknikler |
| 3 | Önişleme Süreci ve Sınıflama Yöntemleri |
| 4 | Sınıflama Yöntemleri |
| 5 | Sınıflama Yöntemleri |
| 6 | Kümeleme Yöntemleri |
| 7 | Kümeleme Yöntemleri |
| 8 | Kümeleme Yöntemleri |
| 9 | Birliktelik Kuralları |
| 10 | Sıralı Örüntü Keşfi |
| 11 | Sıradışı Veri Analizi |
| 12 | Boyut Azaltma Yöntemleri |
| 13 | Öğrenci Sunumları |
| 14 | Öğrenci Sunumları |
| 15 | |
| 16 | |
| 17 |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 10 | 1 | 10 |
| Proje ve Hazırlığı | 20 | 2 | 40 |
| Ödev ve Hazırlığı | 5 | 5 | 25 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 2 | 5 | 10 |
| Seminer ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Rapor ve Hazırlığı | 1 | 5 | 5 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
| Teorik Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |