Türkçe English Ders İçerik Rapor
Ders Öğretim Planı
VERİ MADENCİLİĞİ
1 Dersin Adı: VERİ MADENCİLİĞİ
2 Dersin Kodu: BLPS2313
3 Dersin Türü: Seçmeli
4 Dersin Seviyesi: Önlisans
5 Dersin Verildiği Yıl: 2
6 Dersin Verildiği Yarıyıl: 3
7 Dersin AKTS Kredisi: 3
8 Teorik Ders Saati (saat/hafta): 2
9 Uygulama Ders Saati (saat/hafta): 0
10 Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): 0
11 Dersin Önkoşulu Yok
12 Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar Yok
13 Dersin Dili: Türkçe
14 Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
15 Dersin Koordinatörü: Öğr. Gör. AYŞE BAŞTUĞ KOÇ
16 Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları:
17 Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: aysebastugkoc@uludag.edu.tr, +902242942677,
Bursa Uludağ Üniversitesi Gemlik Asım Kocabıyık MYO Bilgisayar Programcılığı-Gemlik/Bursa
18 Dersin Web Adresi:
19 Dersin Amacı Öğrencilerimize çeşitli veri madenciliği tekniklerini tanıtmak ve gerçek hayattaki problemlerin uygulamalarına dair bilgi vermektir.
20 Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: Bu ders sayesinde, gerçek hayattaki problemlere ait veriler, veri madenciliği yöntemleriyle yorumlanabilecek ve süreç iyileştirmelerine yardımcı olacaktır.
21 Ders Öğrenme Kazanımları
1 Veri Madenciliği temel kavramlarını, tekniklerini, araçlarını öğrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazanır.;
2 Veri önişleme-(Veri temizleme, birleştirme) yöntemlerini öğrenir.;
3 Veri indirgeme yöntemlerini öğrenir.;
4 Veri kümesinden bilinmeyen önemli çıkarımlar yapabilir.;
5 Danışmanlı ve danışmansız yöntemlerle sınıflama ve kümeleme yöntemlerini öğrenir.;
6 Birliktelik kuralları hakkında bilgi sahibi olur.;
7 Veri Madenciliği uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve uygulamalar geliştirebilir.;
22 Dersin İçeriği
Hafta Teori Uygulama
1 Veri Madenciliğine Giriş
2 Veri Madenciliği Kavramları ve Veri Önişleme Teknikleri
3 Veri İndirgeme
4 Veri Ambarları ve Olap
5 Veri Madenciliği Süreci
6 Sınıflandırma Yöntemleri
7 Sınıflandırma Yöntemleri
8 Genel Tekrar ve Arasınav
9 Regresyon Modelleri
10 Kümeleme Yöntemleri
11 Birliktelik Kuralları
12 Veri Madenciliğinde Kullanılan Güncel Teknoloji ve Araçlar
13 Metin Madenciliği ve Web Madenciliği
14 Veri Madenciliği Uygulama Alanları ve Örnekler
23 Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: Data Mining – Concepts, Models, Methods and Algorithms, Mehmed Kantardzic, 2019.
Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008.
Ders Notları.
24 Değerlendirme
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYISI KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 1 40
Kısa Sınav 0 0
Ödev 0 0
Yıl sonu Sınavı 1 60
Toplam 2 100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı 40
Finalin BAşarıya Oranı 60
Toplam 100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları Öğrencilerin dersteki öğrenimlerini kontrol edebilmek için bir arasınav ve bir yarıyıl sonu sınavı yapılacaktır.
Açıklama
25 AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi [Saat] Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler 14 2 28
Uygulamalı Dersler 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 0 2 28
Projeler 0 0 0
Arazi Çalışmaları 0 0 0
Arasınavlar 1 3 3
Diğer 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavları 1 3 3
Toplam İş Yükü 90
Toplam İş Yükü / 30 saat 3
Dersin AKTS Kredisi 3
26 PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU
PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11
OK1 4 4 2 3 5 5 5 1 1 1 1
OK2 4 5 2 4 5 5 5 1 1 1 1
OK3 3 4 2 5 3 3 3 1 1 1 1
OK4 4 5 2 4 5 4 2 1 1 1 1
OK5 3 4 2 5 5 3 3 1 1 1 1
OK6 3 3 2 4 4 3 3 1 1 1 1
OK7 4 5 3 4 5 3 3 1 1 1 1
ÖK: Öğrenme Kazanımları PY: Program yeterlilikleri
Katkı Düzeyi: 1 Çok Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok Yüksek
Bologna İletişim
Mail : bologna@uludag.edu.tr
Tasarım & Kodlama
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2015
otomasyon@uludag.edu.tr