1. DOKTORA
  2. SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
  3. İŞLETME ANABİLİM DALI
  4. 2741 GENEL İŞLETME DR.
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ISY 668VERİ MADENCİLİĞİ3 + 01. Yarıyıl10

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Öğrencilere veri madenciliği ile ilgili temel bilgileri, kavramları ve teknikleri tanıtmak. Öğrencileri veri madenciliği ile ilgili araştırma yapmaya hazırlamak
Ders İçeriği Veri madenciliğine giriş, Veri Madenciliğinin Adımları, Veri Madenciliği Yöntemleri , (Sınıflandırma, Kümeleme ve İlişkilendirme/birliktelik kuralları) ,Veri Madenciliği Uygulamaları
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

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)14570
Ödevler14342
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)12828
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13030
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)31648
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





260

10
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2022-2023 Bahar1HÜSEYİN KOÇAK
Detay 2021-2022 Güz1HÜSEYİN KOÇAK
Detay 2020-2021 Güz1HÜSEYİN KOÇAK


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
ISY 668 VERİ MADENCİLİĞİ 3 + 0 1 Türkçe 2022-2023 Bahar
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. HÜSEYİN KOÇAK hkocak@pau.edu.tr İİBF A0139 Dersin Devam Yüzdesi : %80
Amaç Öğrencilere veri madenciliği ile ilgili temel bilgileri, kavramları ve teknikleri tanıtmak. Öğrencileri veri madenciliği ile ilgili araştırma yapmaya hazırlamak
İçerik Veri madenciliğine giriş, Veri Madenciliğinin Adımları, Veri Madenciliği Yöntemleri , (Sınıflandırma, Kümeleme ve İlişkilendirme/birliktelik kuralları) ,Veri Madenciliği Uygulamaları
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Introduction
2 Microsoft Azure Makine Öğrenmesi Stüdyosu
3 Veri Manipülasyonu
4 Tahminleme Yöntemleri
5 Tahminleme Yöntemleri
6 Tahminleme Yöntemleri
7 Tahminleme Yöntemler
8 Vaka Çalışmaları
9 Kümeleme Analizi
10 Kümeleme Analizi
11 Kümeleme Analizi
12 Vaka Çalışmaları
13 Vaka Çalışmaları
14 Vaka Çalışmaları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları