| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Madenciliği | BLM515 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Güz | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Yaşar BECERİKLİ
Prof. Dr. Nevcihan DURU
Doç. Dr. Alev MUTLU
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Öğrenci, veri madenciliği tekniklerini ve uygulamayı öğrenir.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||
| 1 | Yüksek | Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Düşük | |||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
-Giriş -Veri madenciliği modelleri -Sınıflandırma -Birliktelik kuralları -Kümeleme
Haftalık Ders İzlencesi
1) Giriş2) veri önişleme
3) kümeleme
4) sınıflandırma
5) birliktelilk kuralları
6) graph madenciliği
7) çok ilişkisel veri madenciliği
8) tüme varan mantık prgramlama
9) konum tabanlı sosyal ağ analizi
10) tavsiye sistemleri
11) stream data minig
12) veri madenciliğinde özel konular
13) veri madenciliğinde özel konular
14) öğrenci sunumlar
15) öğrenci sunumları
16) tekarar
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte