İLETİŞİM VE TASARIMI | |||||
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) | İletişimin görsel alanı üzerinde tasarım odaklı uygulama yapabilme yetisini kazandırmak. | |
2) | Görsel iletişime yönelik kavramsal tabanlı tasarım çözümleri önerebilme ve bütüncül bakış açısı oluşturabilme becerisini geliştirmek. | |
3) | Tasarım sürecini, verilen problemin analizinden çözümlerin önerilmesi ve sonuçlandırma anına kadar yönetebilme yetisini kazandırmak. | |
4) | Tasarımda yaratıcı yaklaşımın, yaratıcı düşünme ve üretme süreçlerinin becerisini kazandırmak. | |
5) | Görsel iletişimin temel mecralarına (basılı, hareketli ve etkileşimli) hakim olarak, ortamlar arası bağlantılar kurabilme yetisini kazandırmak. | |
6) | İletişim problemlerinin, görsel ortamlardaki karşılıklarının tasarım odaklı çözümlemelerini gerçekleştirebilme ve uygulayabilme becerisini kazandırmak. | |
7) | Görsel iletişim mecralarında tasarımların sonuçlandırılması ve son ürüne dönüştürülebilmesi için gerekli operasyon ve uygulama bilgilerini edindirmek. | |
8) | Tasarımda güncel olan ve sürekli bir değişime sahip olan estetik anlayışları ve güncel olayları takip edebilme, bunları özgün olarak değerlendirebilme yetisini kazandırmak. | |
9) | Karmaşıklaşan iletişim kanallarına, gelişen bilgi teknolojilerine ve tasarım yazılımlarına adapte olabilme, takip edebilme ve kullanabilme yetilerini geliştirmek. | |
10) | Görsel İletişimin ve tasarımın tarihsel köklerini ve düşünsel temellerini anlayabilmek için gerekli teorik bilgileri kazandırmak. | |
11) | Bir tasarım projesinin zaman yönetimini gerçekleştirebilme yetisini kazandırmak. | |
12) | Grup çalışması, liderlik özelliği ve bireysel özelliklerini gruba zenginlik olarak katabilme becerilerini geliştirmek. | |
13) | Görsel iletişim mecralarına yönelik tasarım çalışmalarını kompozisyonel çözümler ve estetik beceriler ile gerçekleştirmek için gerekli yetileri kazandırmak. | |
14) | Global ve lokal görsel iletişim ürünlerine ve aynı zamanda kendi çalışmalarına yönelik akademik, entellektüel ve eleştirel bakış açısı oluşturabilme yetisini geliştirmek. | 3 |