Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. CRISP-DM kullanımında yeterlilik göstererek, bir süreç olarak veri madenciliği yaklaşımı yapabilme, iş anlayışı aşaması da dahil olmak üzere çapraz-Endüstri Standardı Süreci veya veri madenciliği, veri anlayışı aşaması, keşfedici veri analizi aşamasında , modelleme aşamasında, değerlendirme aşaması ve dağıtım aşaması.
II. WEKA dahil önde gelen veri madenciliği yazılımı, yetkin olun
III. k-ortalamalar kümeleme, BIRCH kümeleme, Kohonen kümeleme, sınıflandırma ve regresyon ağaçları, C4.5 algoritması, lojistik regresyon, k-en yakın komşu dahil geniş bir kümelenme yelpazesi, tahmin, tahmin ve sınıflandırma algoritmaları uygulayabilir,
IV. Metin madenciliği, madencilik genomik veri ve diğer güncel konular gibi en güncel veri madenciliği teknikleri ve uygulamaları, geçerlidir.
V. Yukarıda belirtilen algoritmalar matematiksel istatistik temelleri anlamak
VI. Veri madenciliği güncel araştırma ve ileri konular değerlendirin. |
| |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
| 1) |
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği problemlerini belirlemek, ifade etmek ve çözmek için matematik, fen ve mühendislik konuları hakkında yeterli altyapıya ve bildiklerini uygulama yeteneğine sahip olmak |
|
| 2) |
Tasarım, uygulama ve etkin iletişim için elektrik ve elektronik mühendisliği çizimleri ve teknik sembolleri kullanmaya ek olarak uygun analiz ve modelleme teknikleri şeçip uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlamak, ifade etmek ve çözmek. |
|
| 3) |
Gerçekçi kısıtlar (tasarımın doğasına özgü olarak ekonomik, çevresel, sosyal, politik, sağlık ve emniyet, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik gibi konular olabilir) altında tanımlanmış ihtiyaçları karşılayacak bir sistem, bileşen ya da süreçin var olan tasarımını gerçekleştirmek ya da baştan tasarlamak için gerekli yetiye sahip olmak |
|
| 4) |
Elektrik ve elektronik mühendisliği yapabilmek ve yeni uygulamalara uyum gösterebilmek için gerekli yenilikçi ve güncel teknikler, beceriler, bilgi teknolojileri ve modern mühendislik araçlarını geliştirmek, seçmek, uyarlamak ve kullanmak |
|
| 5) |
Deney tasarlamak ve yapmanın yanı sıra gerekli veriyi toplamak, analiz etmek ve yorumlamak, ve bu bilgiyi tasarımı geliştirmek için kullanmak |
|
| 6) |
Bireysel olduğu kadar farklı disiplinlerden oluşan takımlar içinde diğerleriyle işbirliği yaparak çalışabilmek. |
|
| 7) |
Hem İngilizce hem de Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) olarak etkin bir şekilde iletişim kurabilmek |
|
| 8) |
Yaşam boyu ögrenmenin gerekliliğini fark etmek ve öğrenmeye devam etmenin yanı sıra teknolojik çevredeki değişimlere uyum sağlayabilmek |
|
| 9) |
Profesyonel ve etik sorumlulukların farkında olmaya ek olarak işçilerin sağlığının, çevre ve iş emniyetinin bilincinde olmak |
|
| 10) |
Proje, risk, idare gibi iş hayatı uygulamalarının yanı sıra girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir gelişim hakkında bilgi sahibi olmak |
|
| 11) |
Elektrik ve Elektronik mühendisliği çözümlerinin global, ekonomik, çevresel, yasal ve toplumsal içerikteki etkilerini anlamak için gerekli bilgiye sahip olmak |
|
BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
