TIP
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

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.

Temel Bilgiler

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.

Öğrenme Kazanımları

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

Dersin İçeriği

1.Temel Kavramlara Giriş
2.Veri Keşfi
3.Sınıflandırma
4.Kümeleme
5.Boyut Küçültme
6.Sıklıkla Satılan Ürün Kümeleri
7.Birliktelik Kural Analizi

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

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

Kaynaklar

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

Değerlendirme Sistemi

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

AKTS / İş Yükü Tablosu

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

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Temel ve klinik tıp bilimlerinden, davranış bilimlerinden ve sosyal bilimlerden edindiği bilgi, beceri ve tutumları bütünleştirerek sağlık hizmeti sunumunda kullanır.
2)	Hasta yönetiminde, dil, din, ırk ve cins ayrımı gözetmeden bireyin sosyodemografik ve sosyokültürel geçmişini de dikkate alan biyopsikososyal bir yaklaşım gösterir.
3)	Sağlık hizmeti sunumunda, bireylerin ve toplumun sağlığını koruma ve geliştirmeyi önceler.
4)	Sağlığı etkileyen bireysel, toplumsal, sosyal ve çevresel faktörleri dikkate alarak; sağlıklılık durumunun sürdürülmesi ve geliştirilmesi yönünde gerekli çalışmaları yapar.
5)	Hedef kitlenin özelliklerini, ihtiyaçlarını ve beklentilerini tanıyarak, sağlıklı/hasta bireylere ve yakınlarına ve diğer sağlık çalışanlarına sağlık eğitimi verir.
6)	Sağlık hizmet sunumunda, koruma, tanı, tedavi, takip ve rehabilitasyon süreçlerinde güvenli, akılcı ve etkin yaklaşım gösterir.
7)	Tanı, tedavi, takip ve rehabilitasyon süreçlerinde, girişimsel ve/veya girişimsel olmayan uygulamaları hasta için güvenli ve etkin bir biçimde gerçekleştirir.
8)	Hasta ve çalışan sağlığını ve güvenliğini göz önünde bulundurarak sağlık hizmeti sunar.
9)	Sağlık hizmet sunumunda, sağlığa etki eden gerek bölgesel ve küresel ölçekteki fiziksel ve sosyoekonomik çevreye ilişkin değişiklikleri, gerekse de kendisine başvuran kişilerin bireysel özellik ve davranışlarındaki değişimleri göz önünde bulundurur.
10)	Mesleğini yürütürken iyi hekimlik uygulamalarını dikkate alır.
11)	Mesleğinin gerektirdiği etik ilkeler ile hak ve yasal sorumluluklar çerçevesinde görev ve yükümlülükleri yerine getirir.
12)	Hastanın bütünlüğünü dikkate alarak, yüksek nitelikli sağlık bakımı sunma konusunda kararlı davranışlar gösterir.
13)	Mesleki uygulamalarındaki performansını, duygularını ve bilişsel özelliklerini de göz önünde bulundurarak değerlendirir.
14)	Toplum sağlığının korunması ve geliştirilmesi için, sosyal güvenirlik ve sosyal yükümlülük kavramlarını göz önünde bulundurarak, sağlık hizmet sunumunu geliştirmeyi savunur.
15)	Sağlığın korunması ve geliştirilmesi için birey ve toplum sağlığı ile ilgili hizmet sunumu, eğitim ve danışmanlık süreçlerini tüm bileşenler ile işbirliği içinde planlayabilir ve yürütebilir.
16)	Sağlık politikalarının ve uygulamalarının birey ve toplum sağlık göstergelerine etkisini değerlendirir ve sağlık hizmetleri kalitesinin artırılmasını savunur.
17)	Hekim kendi fiziksel, ruhsal ve sosyal yönden sağlığını korumaya geliştirilmesine önem verir, bunun için gerekenleri yapar.
18)	Hizmet sunumu sırasında sağlık ekibi içinde örnek davranışlar gösterir, liderlik yapar.
19)	Yöneticisi olduğu sağlık kuruluşunda, sağlık hizmetlerini planlama, uygulama, değerlendirme süreçlerinde kaynakları maliyet-etkin, toplum yararına ve mevzuata uygun kullanır.
20)	Birlikte hizmet sunduğu sağlık ekibi içinde, olumlu iletişim kurar ve gerektiğinde farklı ekip rollerini üstlenir.
21)	Sağlık ekibi içindeki sağlık çalışanlarının görev ve yükümlülüklerinin farkındadır ve buna uygun davranışlar gösterir.
22)	Mesleki uygulamalarında meslektaşları ve diğer meslek grupları ile uyumlu ve etkin çalışır.
23)	Hasta,hasta yakınları,sağlık çalışanları diğer meslek grupları, kurum ve kuruluşlarla etkili iletişim kurar.
24)	Özel yaklaşım gerektiren ve farklı sosyo kültürel özelliklere sahip birey ve gruplar ile etkili iletişim kurar.
25)	Tanı, tedavi, takip ve rehabilitasyon süreçlerinde, hastayı karar verme mekanizmalarına ortak eden, hasta merkezli bir yaklaşım gösterir.
26)	Hizmet sunduğu nüfusa yönelik, gerekli durumlarda bilimsel araştırma planlar, uygular ve elde ettiği sonuçları ve/veya başka araştırmaların sonuçlarını toplumun yararına kullanır.
27)	Mesleği ile ilgili güncel literatür bilgisine ulaşır ve eleştirel değerlendirir.
28)	Klinik karar verme sürecinde, kanıta dayalı tıp ilkelerini uygular.
29)	Sağlık hizmeti, araştırması ve eğitimine yönelik çalışmalarının etkinliğini artırmak için bilişim teknolojilerini kullanır.
30)	Bireysel çalışma süreçleri ve kariyer gelişimini etkili olarak yönetir.
31)	Yeni bilgileri edinme, değerlendirme, mevcut bilgileri ile entegre etme, mesleki durumlara uygulama ve meslek yaşamı boyunca değişen koşullara uyum sağlama becerilerini gösterir.
32)	Sunduğu sağlık hizmetinin niteliğini geliştirmek için doğru öğrenme kaynaklarını seçer, kendi öğrenme sürecini düzenler