VERI MADENCİLİĞİ VE MÜHENDİSLİĞİ

AI307

Ders Kodu: AI307
Yarıyıl: Beşinci Yarıyıl (Güz)
Teori+Uygulama: 3 + 1
AKTS: 5

Dersin Türü

Zorunlu

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

Beşinci Yarıyıl (Güz)

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

Lineer cebir (matrisler) ve istatistik uygulamalarını MATLAB ile yapmayı görür.
Veri - Haber - Bilgi ilişkisini ve farklarını öğrenir.
Veri incelemesi konusunu öğrenir.
Sınıflandırma, İlişki Analizi, Küme Analizi ve Anormallik Saptaması konuları genel olarak inceledikten sonra bazı algoritmaları örnek veriler üstünde uygular.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Ders Tanımı

Veri Madenciliğine Giriş. Lineer Cebir (Matrisler) ve İstatistik konularına genel bakış ve bazı MATLAB Uygulamaları. Veri - Haber - Bilgi ilişkileri ve farklılıklar. Veri Madenciliği ve Veri İncelemesi. Sınıflandırma - Genel. Sınıflandırma - Algoritmalar. Sınıflandırma - Uygulamalar. İlişki Analizi - Genel. İlişki Analizi - Algoritmalar ve Uygulama. Küme Analizi - Genel. Küme Analizi - Algoritmalar, Küme Analizi - Uygulamalar. Anormallik Saptaması - Genel. Anormallik Saptaması - Algoritmalar ve Uygulama.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Veri Madenciliğine Giriş
2. Hafta	Veri ve Veri Türleri
3. Hafta	Veri ve Veri Türleri
4. Hafta	Veri Önişleme
5. Hafta	Veri Ambarı ve OLAP
6. Hafta	Sınıflandırma: Temel Kavramlar
7. Hafta	Kural Tabanlı Sınıflandırma
8. Hafta	Ara Sınav
9. Hafta	İlişki Kuralı Çıkarımı
10. Hafta	İlişki Kuralı Çıkarımı
11. Hafta	Kümeleme
12. Hafta	Anomali Tespiti
13. Hafta	Sunum
14. Hafta	Sunum
15. Hafta	Sunum

Kaynaklar

* Course Book: Tan, P.N., M. Steinbach, V. Kumar, "Data Mining", Pearson, 2007.
* Additional Resources:
* Turban, E., Sharda, R. & Delen, D.,"Decision Support and Business Intelligence Systems", Pearson, 9th Ed., 2011.
* Olson, D. & Shi, Y.,"Introduction to Business Data Mining", McGraw-Hill, 2007.
* Han, J. and M. Kamber, "Data Mining", Morgan Kaufman, 2.ed. 2006.
* Mitchell, T.M.,"Machine Learning", McGraw-Hill, 1997.

Öğretim Yöntemleri

Sunum
Proje

Değerlendirme

	Sayısı	Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav	1	35
Proje	1	25
Toplam(%)		60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		60
Finalin Başarıya Oranı(%)		40
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık
Ders Saati
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar
Final Sınavı
Ödevler
Toplam İş Yükü			0
Toplam İş Yükü / 30			0
Dersin AKTS Kredisi			5

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12