REKLAMCILIK | |||||
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: | 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) | Reklam ve marka iletişiminin serbest pazar ekonomisi içinde nasıl işlediğiniı anlamak için kitle iletişimi,tüketici davranışı,psikoloji,ikna,sosyoloji,pazarlama ve diğer ilişkili alanlarla ilgili teorik kavramları bu alana uygulayabilmek | 2 |
2) | Reklam alanla ilgili teori,kavram, yöntem, araç ve fikirleri tartışabilmek ve yorumlayabilmek | 2 |
3) | Bir reklam ajansı gibi yapılanarak, bir reklam kampanyasını ve marka stratejilerini araştırma, yaratma,kurgulama,yazma ve sunma becerilerini göstermek | 2 |
4) | Çeşitli ürün ve hizmetlerle ilgili birincil ve ikincil veri araştırması yapabilmek | 2 |
5) | Kitle iletişim araçlarının gelişimiyle beraber reklam tarihi ve reklamın bu pazardaki yerini kavrayacak bir anlayış geliştirebilmek | 2 |
6) | Bir yabancı dili kullanarak Reklamcılık alanıyla ilgili bilgileri, teknikleri, yöntemleri, araştırmaları takip edebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) | 2 |
7) | Reklam alanındaki uygulamalara yönelik uygulamalara ilişkin ortaya çıkan problemlere yönelik bireysel ya da takım olarak sorumluluk alabilmek | 3 |
8) | Küresel ekonomi içinde reklamın kültürel, toplumsal, politik ve ekonomik olarak nasıl işlediğini kavramak | 2 |
9) | Reklam alanının dinamiklerini yaratıcı ve eleştirel bakış açısıyla bütünsel bir biçimde anlayabilmek ve buna yönelik orjinal stratejiler geliştirebilmek | 2 |
10) | Yazılı,basılı,görsel ve online basında yaratıcı reklam stratejileri geliştirebilmek ve aynı zamanda bu stratejileri farklı kültür ve medya kategorilerine nasıl entegre edebileceğini kavrayabilmek | 2 |
11) | Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar programları ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanmak (“European Computer Driving Licence”, Advanced Level”) | 2 |
12) | Öğrenme koşullarınının gerekliliklerini tanımlayabilmek ve gereğini yerine getirebilmek | 2 |
13) | Reklamcılık mesleğinin gerektirdiği temel etik kuralları anlayabilmek ve uygulayabilmek | 2 |