Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 80511118 | Veri Madenciliği | 2023 | Güz | 1 | 3+0+0 | 7,5 | 7,5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans (TYYÇ: 7. Düzey / QF-EHEA: 2. Düzey / EQF-LLL: 7. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Doç. Dr. Muhammed KARAALTUN |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Dr. Öğr. Üyesi Semih YUMUŞAK | - | [email protected] |
Dersin İçeriği
Veri madenciliğinin; veri ön işleme, azaltma, veri işleme algoritmaları ve yöntemleri.
Dersin Amacı
Veri madenciliği kavramını ve uygulama alanlarını tanımak ve proje geliştirme becerisi kazanmak
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Veri madenciliğinin tanımı. |
| 2 | Veri madenciliği uygulama alanlarına, tekniklerine ve modellerine genel bakış. |
| 3 | Veri madenciliği aşamaları: Amacı belirleme. |
| 4 | Amaca uygun veri kümesi oluşturma (veri seçme). |
| 5 | Veri ayıklama ve önişleme. |
| 6 | veri azaltma ve veri dönüşümü. |
| 7 | veri madenciliği öğrenme algoritmasını seçme. |
| 8 | model değerlendirme ve bilgi sunumu, bulunan bilginin yorumlanması. |
| 9 | Veri Madenciliği öğrenme algoritmalarını inceleme: karar ağaçları, |
| 10 | Sınıflandırma |
| 11 | Eğri uydurma |
| 12 | Bağıntı kurma |
| 13 | Bellek tabanlı yöntemler |
| 14 | k-komşu algoritması |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Data Mining, Concepts and Techniques 2nd Edition Jiawei Han and Micheline Kamber ISBN: 978-1-55860-901-3 |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 0 | ||
| Toplam Yük / 30 | 0 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 0 | ||