Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| VERİ MADENCİLİĞİ | BPR1280364 | Bahar Dönemi | 1+2 | 2 | 2 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin temel amacı, örüntüler elde etmek ve bu örüntüler hakkında bilgi edinmek için farklı biçimlerdeki verilerin üzerinde ileri analiz ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanılarak, büyük ölçekli veriler içersinde anlamlı bilgiye ulaşmak, öngörüde bulunabilme bilgisini kazandırmaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Veri Madenciliğine Giriş,Veri Tipleri,Veri Madenciliği Fonksiyonları,Veri Temizleme ve Düzeltme,Eğit ve Test Et Methodu,Linear Regrasyon ve Grafikler,Polinom Regrasyon ,Çoklu Regrasyon,Katsayı Methodu,Karar Ağaçları,Sınıflandırma Methodları,Hata Matriksi,Mantıksal Regrasyon,Kümeleme Yöntemleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Veri Madenciliğinde Veri Tiplerini Öğrenir | ||
| Veri Madenciliğinde Kullanılan Fonksiyonları Öğrenir ve Uygular | ||
| Veriyi Temizler, Düzeltir. | ||
| Makinayı, verilen veri seti üzerinden, önce eğitir sonra test eder, sonuçlar üzerinden çıkarımda bulunur. Değerlendirme yapar. | ||
| Regrasyon yöntemlerini öğrenir, veri setleri üzerinde kullanır. | ||
| Veri seti üzerinde en uygun grafiği uygular ve yorumlar | ||
| Karar Ağaçları, Sınıflandırma Methodları, Hata Matriksi ,Kümeleme Yöntemi gibi çeşitli yöntemleri veri üzerinde uygular ve yorumlar. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Veri Tipleri | |
| 3 | Veri Madenciliği Fonksiyonları | |
| 4 | Veri Temizleme ve Düzeltme | |
| 5 | Eğit ve Test Et Methodu | |
| 6 | Linear Regrasyon ve Grafikler | |
| 7 | Polinom Regrasyon | |
| 8 | Çoklu Regrasyon | |
| 9 | Katsayı Methodu | |
| 10 | Karar Ağaçları | |
| 11 | Sınıflandırma Methodları | |
| 12 | Hata Matriksi | |
| 13 | Mantıksal Regrasyon | |
| 14 | Kümeleme Yöntemleri |
| Kaynak |
| 1. Dişlitaş, S. (2018). Visual Studio C# Ders Notları. 2. Aktaş, V. (2017). Her yönüyle C# 7.0, Kodlab. 3. Karaçay, T., Karaçay, A. (2016). Hiç Bilmeyenler İçin C# İle Programlamaya Giriş, Seçkin Yayıncılık. 4. Arı, E. (2016). Örneklerle Algoritma ve C# Programlama, Seçkin Yayıncılık. 5. Yanık, M. (2018). Visual Studio 2017 Eşliğinde C# 7.0 Nesneye Yönelik Programcılığın Temeli, Seçkin Yayıncılık. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili edindiği uygulama bilgilerini kullanabilmeli.. | X | |||||
| 2 | Düşünce ve önerilerini nitel ve nicel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmeli | X | |||||
| 3 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için veri toplayabilmeli ve kullanabilmeli | X | |||||
| 4 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili pratik uygulamalarda gereken teorik bilgileri, el ve/veya düşünsel becerileri kullanabilmeli | X | |||||
| 5 | Mesleki özgüveni olmalı | ||||||
| 6 | |||||||
| 7 | Bilgisayar Programcılığında edindiği kuramsal bilgilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 8 | Bilgisayar Programcılığının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 9 | Sektörün beklentilerini karşılayacak şekilde Bilgisayar Programcılığı ile ilgili süreci/süreçleri planlama becerisine sahip olmalı | X | |||||
| 10 | Bilgisayar Programcılığında bağımsız olarak öğrendiklerini uygulayabilmeli | X | |||||
| 11 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili çalışmalarda öngörülemeyen problemleri belirleyebilmeli ve çözüm üretebilmeli | X | |||||
| 12 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili konularda kişi ve kurumları bilgilendirebilmek için düşüncelerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmeli | X | |||||
| 13 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanmasında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olabilmeli | X | |||||
| 14 | Uygulamada karşılaştığı bilgileri bilgisayar ortamına aktararak çözebilmeli | X | |||||
| 15 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçları kullanabilmeli | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| VERİ MADENCİLİĞİ | BPR1280364 | Bahar Dönemi | 1+2 | 2 | 2 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin temel amacı, örüntüler elde etmek ve bu örüntüler hakkında bilgi edinmek için farklı biçimlerdeki verilerin üzerinde ileri analiz ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanılarak, büyük ölçekli veriler içersinde anlamlı bilgiye ulaşmak, öngörüde bulunabilme bilgisini kazandırmaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Veri Madenciliğine Giriş,Veri Tipleri,Veri Madenciliği Fonksiyonları,Veri Temizleme ve Düzeltme,Eğit ve Test Et Methodu,Linear Regrasyon ve Grafikler,Polinom Regrasyon ,Çoklu Regrasyon,Katsayı Methodu,Karar Ağaçları,Sınıflandırma Methodları,Hata Matriksi,Mantıksal Regrasyon,Kümeleme Yöntemleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Veri Madenciliğinde Veri Tiplerini Öğrenir | ||
| Veri Madenciliğinde Kullanılan Fonksiyonları Öğrenir ve Uygular | ||
| Veriyi Temizler, Düzeltir. | ||
| Makinayı, verilen veri seti üzerinden, önce eğitir sonra test eder, sonuçlar üzerinden çıkarımda bulunur. Değerlendirme yapar. | ||
| Regrasyon yöntemlerini öğrenir, veri setleri üzerinde kullanır. | ||
| Veri seti üzerinde en uygun grafiği uygular ve yorumlar | ||
| Karar Ağaçları, Sınıflandırma Methodları, Hata Matriksi ,Kümeleme Yöntemi gibi çeşitli yöntemleri veri üzerinde uygular ve yorumlar. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Veri Tipleri | |
| 3 | Veri Madenciliği Fonksiyonları | |
| 4 | Veri Temizleme ve Düzeltme | |
| 5 | Eğit ve Test Et Methodu | |
| 6 | Linear Regrasyon ve Grafikler | |
| 7 | Polinom Regrasyon | |
| 8 | Çoklu Regrasyon | |
| 9 | Katsayı Methodu | |
| 10 | Karar Ağaçları | |
| 11 | Sınıflandırma Methodları | |
| 12 | Hata Matriksi | |
| 13 | Mantıksal Regrasyon | |
| 14 | Kümeleme Yöntemleri |
| Kaynak |
| 1. Dişlitaş, S. (2018). Visual Studio C# Ders Notları. 2. Aktaş, V. (2017). Her yönüyle C# 7.0, Kodlab. 3. Karaçay, T., Karaçay, A. (2016). Hiç Bilmeyenler İçin C# İle Programlamaya Giriş, Seçkin Yayıncılık. 4. Arı, E. (2016). Örneklerle Algoritma ve C# Programlama, Seçkin Yayıncılık. 5. Yanık, M. (2018). Visual Studio 2017 Eşliğinde C# 7.0 Nesneye Yönelik Programcılığın Temeli, Seçkin Yayıncılık. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili edindiği uygulama bilgilerini kullanabilmeli.. | X | |||||
| 2 | Düşünce ve önerilerini nitel ve nicel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmeli | X | |||||
| 3 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için veri toplayabilmeli ve kullanabilmeli | X | |||||
| 4 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili pratik uygulamalarda gereken teorik bilgileri, el ve/veya düşünsel becerileri kullanabilmeli | X | |||||
| 5 | Mesleki özgüveni olmalı | ||||||
| 6 | |||||||
| 7 | Bilgisayar Programcılığında edindiği kuramsal bilgilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 8 | Bilgisayar Programcılığının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 9 | Sektörün beklentilerini karşılayacak şekilde Bilgisayar Programcılığı ile ilgili süreci/süreçleri planlama becerisine sahip olmalı | X | |||||
| 10 | Bilgisayar Programcılığında bağımsız olarak öğrendiklerini uygulayabilmeli | X | |||||
| 11 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili çalışmalarda öngörülemeyen problemleri belirleyebilmeli ve çözüm üretebilmeli | X | |||||
| 12 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili konularda kişi ve kurumları bilgilendirebilmek için düşüncelerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmeli | X | |||||
| 13 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanmasında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olabilmeli | X | |||||
| 14 | Uygulamada karşılaştığı bilgileri bilgisayar ortamına aktararak çözebilmeli | X | |||||
| 15 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçları kullanabilmeli | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |