SAHNE SANATLARI | |||||
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) | Sahne sanatları (oyunculuk, dans, müzik vs.) alanına ilişkin yöntem ve teknikleri kullanarak alanına özgü kuramsal, tarihsel, estetik bilgiye sahip olurlar. | 2 |
2) | Sanat kültürü ve estetik konularına ilişkin bilgiye sahip olurlar ve kendi alanlarında, kuram ve uygulama bütünlüğü sağlarlar. | 2 |
3) | Sahne sanatları konusunda ulusal ve uluslararası değerlerin farkındadır. | 2 |
4) | Sahne sanatları konusunda soyut ve somut kavramları; yaratıcı düşünceye, yenilikçi ve özgün yapıtlara dönüştürebilir. | 1 |
5) | Alanında başarıyla iş yürütebilecek duyarlılığa sahiptir. | 3 |
6) | Yerelden evrensele çok boyutlu algılayabilme, düşünebilme, tasarlayabilme, uygulayabilme becerisini geliştirir. | 3 |
7) | Sahne sanatları alanının ilişkili olduğu disiplinler konusunda bilgi sahibi olurlar ve alanının içindeki alt disiplinlerin etkileşimini değerlendirebilirler. | 2 |
8) | Sanatsal eleştiri yöntemleri konusunda bilgi sahibi olarak çok boyutlu algılayabilme tasarlayabilme, uygulayabilme becerisini geliştirirler. | 3 |
9) | Alanı ile ilgili özgün yapıtları toplumla paylaşır ve sonuçlarını değerlendirebilirler ve kendi çalışmalarını eleştirel yöntemler kullanarak sorgulayabilirler. | 1 |
10) | Kendi alanları ile ilgili İngiliz dilindeki kaynakları izler ve kendi alanlarında yabancı meslektaşlarıyla iletişim kurabilirler. | 1 |
11) | Sahne sanatları alanı konusunda ulusal ve uluslararası değerlerin farkına vararak soyut ve somut kavramları yaratıcı düşünceye, yenilikçi ve özgün yapıtlara dönüştürebilirler. | 3 |
12) | İnterdisipliner sanat anlayışı çerçevesinde özgün yapıtlar ortaya koyabilirler. | 2 |
13) | Sahne Sanatları programı ve içinde bulunan birimler çerçevesinde, alanında evrensel platformda yer alabilecek donanıma sahip bireyler haline gelirler. | 3 |
14) | Sahne Sanatları Programı bünyesinde, çalışılan alana göre; oyunculuk ve müzikal tiyatro alanında yetkin teknik bilgiye sahip olurlar. | 2 |
15) | Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | 3 |