DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ENM 564VERİ MADENCİLİĞİ3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Öğrencilere veri madenciliği ile ilgili temel uygulamaları, kavramları ve teknikleri tanıtmak. Öğrencileri bağımsız araştırma yapmaya hazırlamak
Ders İçeriği Bu ders veri madenciliğinin istatistiksel,makine öğrenimi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir.Ders üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine öğrenimi 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 10
ÖK 011233255443
ÖK 022544444544
Ara Toplam3777699987
Katkı2444355544

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)14228
Ödevler51260
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)13535
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13030
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






195

7,5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları