HALKLA İLİŞKİLER VE TANITIM | |||||
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 | Bahar Güz |
3 | 0 | 3 | 6 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | English |
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) | 1) Stratejik düşünme, profesyonel yazım, etik uygulamalar ve geleneksel ve yeni medyanın yenilikçi kullanımına odaklanarak öğrencileri iletişim profesyonelleri olmak üzere hazırlamak. 2) Halkla ilişkiler, ikna edici iletişim, iletişim yönetimi ve kurumsal iletişim gibi alanlardaki olguların ve gerçeklerin arasındaki ilişki ile ilgili problemleri açıklayabilmek ve tanımlayabilmek 3) Kurum kültürünün işleyiş şekillerini anlayabilmek ve çalışanların ve liderlerin birer iletişim aracı olarak mesajları nasıl yarattığını anlayabilmek. 4) Halkla ilişkiler alanındaki teorileri, kavramları, yöntemleri, araçları ve düşünceleri eleştirel olarak tartışabilmek ve yorumlayabilmek. | |
2) | 1) Durum analizi, hedef kitle, amaçlar, stratejiler ve taktikler gibi temel planlama bileşenlerini içeren etkili halkla ilişkiler planları yaratabilmek. 2) İkna, itibar yönetimi ve kurumsal iletişim gibi alanlarda birincil ve ikincil araştırma verilerini analiz edebilmek. 3) İtibar, çalışan ilişkileri, liderlik ve benzeri kurumsal uygulamalarda yaratıcı ve ikna edici yönetim becerileri geliştirmek. 4) Pazarlama faaliyetlerini, ekonomiyi, iş hukukunu ve küresel işletme uygulamalarını açıklayabilmek ve tanımlayabilmek. | |
3) | 1) Makale, basın bülteni, el ilanı, broşür ve ilan gibi materyalleri farklı hedef kitleler, mecralar ve ortamlar için araştırabilmek, yazabilmek, tasarlayabilmek. 2) Halkla ilişkiler, pazarlama iletişimi, ikna edici iletişim, iletişim yönetimi ve kurumsal iletişim alanlarında bilgi ve iletişim teknolojilerini ve bilgisayar yazılımlarını yetkin olarak kullanabilmek. Öğrenme Yetkinliği 1) Halkla ilişkilerin ulusal ve uluslar arası, sosyal ve kültürel boyutlarını tanımak ve anlamak. Alana Özgü Yetkinlik 1) Kitle iletişimine, tüketici davranışlarına, psikolojiye, iknaya, sosyolojiye, pazarlamaya ve ilgili diğer alanlarla ilgili teorik kavramları halkla ilişkilerin işleyiş süreçlerini anlayabilmek için kullanabilmek. 2) İletişimin temel teorilerini ve işin gerektirdiği güvenlik uygulamalarını farklı türde halkla ilişkiler süreçleri ve kampanyalarında uygulayabilmek. Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği 1) Halkla ilişkiler süreçlerinde verilen senaryolara çözümler üretilirken bireysel ya da grup olarak sorumluluk alabilmek. |