ULUSLARARASI TİCARET VE İŞLETMECİLİK | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
CMP4336 | Veri Madenciliğine Giriş | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | İngilizce |
Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANS |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | yok |
Dersin Amacı: | Bu derste, yararlı bilgileri elde etmek, veritabanındaki örüntüleri ve düzenlilikleri keşfetmek, tahmin ve kestirim yapmak için kullanılan veri madenciliği ve hesaplama paradigmaları tartışılacaktır. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme yaklaşımları, model bulma ve küme analizi üzerine odaklanılarak ele alınacaktır. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Veri Toplama ve Ön-işleme konularını kavrayabilme 2. Sıklıkla Satılan Ürün Seti algoritmasına aşina olmak 3. Birliktelik Kuralını kavrayabilme 4. Sınıflayıcılar ve faydalarını kavrayabilme 5. Kümelemeyi kullanabilecek hale gelme 6. Kümeleme Değerlendirmesini kavrayabilme |
1.Temel Kavramlara Giriş 2.Veri Keşfi 3.Sınıflandırma 4.Kümeleme 5.Boyut Küçültme 6.Sıklıkla Satılan Ürün Kümeleri 7.Birliktelik Kural Analizi |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Temel Kavramlara Giriş | Yok |
2) | Veri Keşfi: Özet İstatistik, Görselleştirme, OLAP ve Çok Boyutlu Veri Analizi | Yok |
3) | Veri Önişleme, Dönüşüm, Normalleştirme, Standardizasyon | Yok |
4) | Sınıflandırma ve Regresyon: Model Seçimi ve Genelleştirilmesi, Karar Ağaçları, Performans Değerlendirmesi | Yok |
5) | Sınıflandırma: Bayesian Karar Teorisi, Parametrik Sınıflandırma, Naive Bayes Sınıflandırıcısı, Örnek Temelli Sınıflandırıcılar | |
6) | Sınıflandırma | Yok |
6) | Sınıflandırma ve Regresyon: Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri | |
7) | Ara Sınav I | Tüm konuların tekrarı |
8) | Kümeleme: Bölümleme ve Hiyerarşik Algoritmalar | Yok |
9) | Kümeleme: Yoğunluk Tabanlı Algoritmalar | |
10) | Küme Değerlendirmesi, Kümele Sonuçlarının Karşılaştırılması | Yok |
11) | Ara sınav II | yok |
12) | Boyut Küçültme | yok |
13) | Sık Öge Küme Madenciliği | yok |
14) | Birliktelik Kural Çıkarımı | yok |
Ders Notları / Kitaplar: | Introduction to Data Mining by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar |
Diğer Kaynaklar: | Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 2 | % 20 |
Projeler | 1 | % 20 |
Ara Sınavlar | 2 | % 20 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 32 |
Proje | 5 | 15 |
Ödevler | 6 | 12 |
Ara Sınavlar | 8 | 28 |
Final | 6 | 26 |
Toplam İş Yükü | 155 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Uluslararası Ticaret ve İşletmecilik ile ilgili yönetim, işletme, ticaret, ekonomi, girişimcilik, inovasyon, sürdürülebilir kalkınma konularında teorik ve uygulamalı bilgilere sahiptir ve bu bilgileri kullanabilir | |
2) | Küresel iş dünyasındaki farklı kaynaklardan veri toplayabilir ve araştırma tekniklerini başarılı bir şekilde uygulayabilir, bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilir. | |
3) | Sürekli değişen küresel iş dünyasındaki farklı kaynak ve kanalları kullanarak fırsat ve tehditleri, stratejik düşünebilme yeteneğiyle analiz edebilir. | |
4) | İyi bir İngilizce dil bilgisi ile yazılı ve sözlü iletişim kurabilir. | |
5) | Alanı ile ilgili edindiği bilgi ve becerileri ilgililere yazılı ve sözlü olarak aktarabilir ve eleştirel olarak değerlendirebilir. | |
6) | Mesleki sorumluluk bilinciyle iş etiği ilkelerini benimser ve bu ilkeleri küresel ticaret ve işletme alanında hukuki kaideler çerçevesinde uygulayabilir. | |
7) | Alan içi ve alan dışı ekip çalışmalarında işbirliği yapabilir, sorumluluk alabilir, kültürel farklılıklara saygılı ve etik değerlere sahiptir. | |
8) | Sosyal haklar, adalet, kültürel değerler, çevreye duyarlılık, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. | |
9) | Kazandığı yaşam boyu öğrenme becerisi ile öğrenme gereksinimlerini belirleyebilir ve kendisini geliştirebilir |