VERİ MADENCİLİĞİ

İzlence Formu

Ders Adı VERİ MADENCİLİĞİ Kod ENDM4037
Kredi 4 AKTS 6
Z/S Zorunlu Teorik Saat 4
Uygulama Saat 0 Lab Saat 0
Ders Dili Türkçe Dersi Veren Doç. Dr. TUNCAY ÖZCAN
Dersin Veriliş Türü

Dersin Amacı

Bu dersin ana amacı, veri madenciliği ve bilgi keşfinin temel tekniklerini ve kavramlarını öğretmektir.

İçerik

Veri madenciliği, büyük ölçekli veri kümelerinden bilinmeyen, ilgi çekici ve faydalı desenlerin ve bilgilerin çıkarılması sürecidir. Ders kapsamında sınıflandırma,kümeleme ve birliktelik analizi gibi veri madenciliğinin temel teknikleri detaylandırılacak ve bu tekniklerin uygulamada nasıl kullanılacağı öğrencilere öğretilecektir.

Öğretim Yöntemleri

İlk haftalarda sınıfta kullanılan tekniklerin teorik kısmı anlatılmaktadır. Daha sonra, bu tekniklerin uygulamaları bilgisayar laboratuarında gerçekleştirilmektedir.

Kaynaklar

1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques 3e, Morgan Kaufmann, 2011. 2. David L. Olson & Yong Shi, Introduction to Business Data Mining, McGraw Hill, 2006. 3. Ian H. Witten & Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3e, Morgan Kaufmann, 2011. 4. Gökhan Silahtaroğlu, Kavram ve Algoritmalarıyla Temel Veri Madenciliği, Papatya Yayınları, 2008. 5. Yalçın Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayınları, 2008.

Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2024