Dersin Adı-Kodu: |
Programın Adı: |
||||||||||
Yarıyıl |
Eğitim ve Öğretim Yöntemleri |
Krediler |
|||||||||
Teori |
Uyg. |
Lab. |
Proje/Alan Çalışması |
Ödev |
Diğer |
Toplam |
Kredi |
AKTS Kredisi |
|||
1-2 |
42 |
50 |
38 |
58 |
188 |
3 |
7.5 |
||||
Ders Dili |
Türkçe |
||||||||||
Zorunlu / Seçmeli |
Seçmeli |
||||||||||
Ön şartlar |
Yok |
||||||||||
Dersin |
Veri madenciliğinin tanımı, Veri madenciliğine genel bakış, Veri madenciliği aşamaları, Veri kümesi oluşturma, Veri ayıklama ve önişleme, Veri azaltma, Veri dönüşümü, Veri madenciliğinde model gösterimi, Değerlendirme ve arama yöntemleri, Sınıflandırma ve öbekleme, Bağıntı kurma. |
||||||||||
Dersin Amacı |
Veri madenciliğinin tanımı, Veri madenciliği aşamaları, Veri kümesi oluşturma, Veri ayıklama ve önişleme, Veri azaltma, Veri dönüşümü, Veri madenciliğinde model gösterimi, Değerlendirme ve arama yöntemleri, Sınıflandırma ve öbekleme, Bağıntı kurmayı öğretmek. |
||||||||||
Öğrenme |
Veri madenciliğinin tanımı, Veri madenciliği aşamaları, Veri kümesi oluşturma, Veri ayıklama ve önişleme, Veri azaltma, Veri dönüşümü, Veri madenciliğinde model gösterimi, Değerlendirme ve arama yöntemleri, Sınıflandırma ve öbekleme, Bağıntı kurmanın öğrenilmesi. |
||||||||||
Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar |
1. Data Mining Introductory and Advanced Topics, Margaret Dunham, ISBN: 0130888923, Prentice Hall, 2003. |
||||||||||
Değerlendirme Ölçütleri |
Varsa (X) olarak işaretleyiniz |
Yüzde (%) |
|||||||||
Ara Sınavlar |
X |
30 |
|||||||||
Kısa Sınavlar |
- |
- |
|||||||||
Ödevler |
- |
- |
|||||||||
Projeler |
- |
- |
|||||||||
Dönem Ödevi |
- |
- |
|||||||||
Laboratuvar |
- |
- |
|||||||||
Diğer |
- |
- |
|||||||||
Dönem Sonu Sınavı |
X |
70 |
|||||||||
Ders Sorumluları |
Bilişim Enstitüsü Müdürlüğü be@gazi.edu.tr |
||||||||||
Hafta |
Konular |
||||||||||
1 |
Veri madenciliğinin tanımı |