DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 476VERİ MADENCİLİĞİ3 + 06. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Veri madenciliğini uygulamalı bir şekilde öğretmek ve tanıtmak.
Ders İçeriği Bu ders veri madenciliğinin istatiksel,makine oğrenimi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir.Ders üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine oğrenimi yaklaşımının temelleri hakkındadır.İkinci kısımda Online Analitik İşleme, ilişki kuralları ve gruplama gibi işlemler için temel veri madenciliği ve algoritmalar işleyeceğiz. Dersin son kısmı metin madenciliği, birliktelik filtresi, bağlantı analizi ve biolojik alanlarda madencilik gibi alanlarda araştırmalar üzerine odaklanmaktadır.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Veri madenciliği temelleri
2Veri madenciliğini uygulama ile bütünleştirme

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01124523425231
ÖK 02245231452345
Ara Toplam369754877576
Katkı235432444343

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14342
Ödevler21020
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11010
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11616
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2018-2019 Yaz1SELÇUK BURAK HAŞILOĞLU

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu:  YBS 476 Dersin Adı:  VERİ MADENCİLİĞİ
Saat (T+P) : 3 + 0   Şube No : 1   Öğretim Dili: Türkçe Şube Dönemi :  2018-2019 Yaz
Öğretim Elemanı :  PROFESÖR SELÇUK BURAK HAŞILOĞLU E-Mail:  hasiloglu@pau.edu.tr, İç Hat:  296 2705, 296 2705,
Ders Yeri İİBF C0017,
Amaç : Veri madenciliğini uygulamalı bir şekilde öğretmek ve tanıtmak.
İçerik : Bu ders veri madenciliğinin istatiksel,makine oğrenimi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir.Ders üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine oğrenimi yaklaşımının temelleri hakkındadır.İkinci kısımda Online Analitik İşleme, ilişki kuralları ve gruplama gibi işlemler için temel veri madenciliği ve algoritmalar işleyeceğiz. Dersin son kısmı metin madenciliği, birliktelik filtresi, bağlantı analizi ve biolojik alanlarda madencilik gibi alanlarda araştırmalar üzerine odaklanmaktadır.
Devam Zorunluluğu : Dersin Devam Yüzdesi : %
Haftalık Konu Başlıkları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı40Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav30Ara Sınav 1
Ara Sınav30Ara Sınav 2
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları