| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Sporda Bilişim Teknolojileri - Tezli Yüksek Lisans - 2014 | SBT7008 | Sporda Veri Madenciliği Yöntemleri | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Sağlık Bilimleri Enstitüsü - Beden Eğitimi ve Spor
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Veri madenciliği ve veri analizi yöntemlerinin spor uygulamalarında kullanılmak üzere öğrenilmesi.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Yapay zeka yaklaşımı ve özellikle makine öğrenimi yöntemleri ile sınıflandırma, kümeleme algoritmalarının öğrenilmesi
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatım / sunum, soru-cevap, tartışma, problem çözme, vaka çalışması
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Haldun Akpınar, DATA Veri Madenciliği ve Veri Analizi, PapatyaBilim, 2017.
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi Temel veri analizi yöntemlerinin öğrenilmesi Veri madenciliği yazılımları konusunda genel bilgi sahibi olunması Veri madenciliği ve analizi yöntemlerinin sporda uygulanması Veri madenciliği ve analizi yöntemlerinin sporda uygulanması ile ilgili vaka çalışmalarının gerçekleştirilmesi Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi Temel veri analizi yöntemlerinin öğrenilmesi Veri madenciliği yazılımları konusunda genel bilgi sahibi olunması Veri madenciliği ve analizi yöntemlerinin sporda uygulanması Veri madenciliği ve analizi yöntemlerinin sporda uygulanması ile ilgili vaka çalışmalarının gerçekleştirilmesi Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi
- Temel veri analizi yöntemlerinin öğrenilmesi
- Veri madenciliği yazılımları konusunda bilgi sahibi olunması
- Temel veri madenciliği yöntemlerinin öğrenilmesi Veri madenciliği ve veri analizi yöntemlerinin sporda uygulanması
- Veri madenciliği ve analizi yöntemlerinin sporda uygulanması ile ilgili vaka çalışmalarının gerçekleştirilmesi
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Veri Tanımı ve Grafik Uygulamalar |
| 2 | Veri Madenciliği |
| 3 | Veri Ön İşleme I |
| 4 | Veri Ön İşleme II |
| 5 | Veri Ön İşleme III |
| 6 | Uzaklık ve Benzerlik Ölçüleri |
| 7 | Örüntü Madenciliği |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | Sınıflandırma Algoritmaları I |
| 10 | Sınıflandırma Algoritmaları II |
| 11 | Sınıflandırma Algoritmaları III |
| 12 | Sınıflandırma Algoritmaları IV |
| 13 | Kümeleme Algoritmaları I |
| 14 | Kümeleme Algoritmaları II |
| 15 | Kümeleme Algoritmaları III |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| 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 | 3 | 16 | 48 |
| Proje ve Hazırlığı | 1 | 16 | 16 |
| Ödev ve Hazırlığı | 1 | 16 | 16 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 2 | 16 | 32 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 2 | 16 | 32 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 3 | 16 | 48 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | |||||||||||
| ÖÇ2 | |||||||||||
| ÖÇ3 | |||||||||||
| ÖÇ4 | |||||||||||
| ÖÇ5 |