BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 1410002013 | ||||||||
| Ders İsmi: | Veri Madenciliği | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | TR | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Öğrenciye veri madenciliği kapsamındaki konulara aşinalık kazandırma. Gerçek hayatta karşılaşılan problemlerde sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarının kullanımı, R yazılımının kullanılması ve veri madenciliği ile ilgili örnekler çözülmesi |
| Dersin İçeriği: | Veriler: çeşitleri, kalitesi, ön işleme, yakınlık, uzaklık ölçütleri, özet istatistikleri, görüntüleme, çok boyutlu veri analizi. Sınıflandırma: karar ağaçları, model değerlendirme, Bayes sınıflandırıcıları, yapay sinir ağları, SVM. Birleştirme analizi. Kümeleme analizi: K-means, HC algoritmaları, kümelerin değerlendirilmesi, diğer kümeleme yaklaşımları, R yazılımı. |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Genel giriş, verilerin işlenmesi, yakınlık ölçütleri | Ders Notları |
| 2) | Özet istatistikleri, görüntüleme, çok boyutlu veri analizi | Ders Notları |
| 3) | R yazılımının tanıtımı | Ders Notları |
| 4) | Sınıflandırmaya giriş, karar ağaçları | Ders Notları |
| 5) | Model değerlendirme, Ara Sınav1 | |
| 6) | Bayes sınıflandırıcıları, yapay sinir ağları | Ders Notları |
| 7) | SVM, birleştirme analizi | Ders Notları |
| 8) | Ara Sınav 2 | |
| 9) | Kümeleme analizine giriş, K-means, HC | Ders Notları |
| 10) | Bulanık kümeleme, SOM | Ders Notları |
| 11) | Çizgeye dayalı kümeleme I | Ders Notları |
| 12) | Çizgeye dayalı kümeleme II | Ders Notları |
| 13) | Kümelerin değerlendirilmesi | Ders Notları |
| 14) | R kullanarak bir vaka çalışması | Ders Notları |
| 15) | R kullanarak bir vaka çalışması | Ders Notları |
| 16) | Final |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Akademisyen Ders Notu |
| Diğer Kaynaklar: | Academician Lecture Notes |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
|||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||||||||||
| 1) PÇ 1.1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi | ||||||||||||||||
| 2) PÇ 1.2) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | ||||||||||||||||
| 3) PÇ 2.1) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama | ||||||||||||||||
| 4) PÇ 2.2) Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama | ||||||||||||||||
| 5) PÇ 2.3) Karmaşık mühendislik problemlerini formüle etme | ||||||||||||||||
| 6) PÇ 2.4) Karmaşık mühendislik problemlerini çözme becerisi | ||||||||||||||||
| 7) PÇ 2.5) Uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | ||||||||||||||||
| 8) PÇ 3.1) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | ||||||||||||||||
| 9) PÇ 3.2) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||||||||||||
| 10) PÇ 4.1) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme | ||||||||||||||||
| 11) PÇ 4.2) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi | ||||||||||||||||
| 12) PÇ 4.3) Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||||||||||||
| 13) PÇ 5.1) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney tasarlama | ||||||||||||||||
| 14) PÇ 5.2) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney yapma, | ||||||||||||||||
| 15) PÇ 5.3 ) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi veri toplama | ||||||||||||||||
| 16) PÇ 5.4) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi sonuçları analiz etme | ||||||||||||||||
| 17) PÇ 5.5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi yorumlama becerisi | ||||||||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | PÇ 1.1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi | |
| 2) | PÇ 1.2) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | |
| 3) | PÇ 2.1) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama | |
| 4) | PÇ 2.2) Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama | |
| 5) | PÇ 2.3) Karmaşık mühendislik problemlerini formüle etme | |
| 6) | PÇ 2.4) Karmaşık mühendislik problemlerini çözme becerisi | |
| 7) | PÇ 2.5) Uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | |
| 8) | PÇ 3.1) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | |
| 9) | PÇ 3.2) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | |
| 10) | PÇ 4.1) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme | |
| 11) | PÇ 4.2) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi | |
| 12) | PÇ 4.3) Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
| 13) | PÇ 5.1) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney tasarlama | |
| 14) | PÇ 5.2) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney yapma, | |
| 15) | PÇ 5.3 ) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi veri toplama | |
| 16) | PÇ 5.4) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi sonuçları analiz etme | |
| 17) | PÇ 5.5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi yorumlama becerisi |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
| Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
| Ödev |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 10 | % 10 |
| Ödev | 2 | % 10 |
| Ara Sınavlar | 2 | % 40 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 30 | 3 | 90 |
| Ara Sınavlar | 2 | 2 | 4 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 139 | ||