BANKACILIK VE SİGORTACILIK (TÜRKÇE) | |||||
Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. 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: | ÖNLİSANS |
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) | Bankacılık ve Sigortacılık mesleklerinin temel kavramlarını anlama becerisine sahip olmak ve çalışma hayatında etkin bir şekilde kullanabilir. | |
2) | Mesleği ile ilgili konularda, ferdi ve gerektiğinde ekip halinde çalışma becerisine sahip olmak ve sektörü ile ilgili yenilikleri takip ederek uygulayabilmek. | |
3) | Çalıştıkları sektörde hukuki sorumlulukları yerine getirebilecek, ilgili mevzuatı takip edip uygulayacak bilgi ve donanıma sahip olmak. | |
4) | Ülke ekonomisi ve işletmeler açısından, bankacılık ve sigortacılığın önemini anlamak ve doğru ifade edebilmek. | |
5) | Mesleğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar kullanarak, mesleği ile ilgili çalışmalar yapabilmek, bilgi depolayabilmek ve bu bilgiyi yerinde ve etkin kullanabilmek. | |
6) | Günlük ticari faaliyetlerde sorunlara karşı pratik çözüm bulmak ve doğru karar verme becerisini kazandırmak. | |
7) | Bankacılık ve sigortacılık sektöründe ve genel olarak da finans sektöründe sorumluluk üstlenebilmek ve yasal şartları sağladıktan sonra kendi adına işyeri açıp, çalıştırabilecek niteliklere sahip olmak. | |
8) | Banka ve sigorta ile ilgili muhasebe işlemlerini yapabilme yeterliliğine sahip olmak. | |
9) | İş yaşamında, etkin iletişim kuran ve ikna becerisine sahip, müşteri ilişkilerini etkin kurabilecek yeterliliğe sahip olmak. | |
10) | Öğrenim sürecinde elde edilen bilgileri neden- sonuç ilişkisine göre değerlendirebilmek, hangi bilgiyi, nerede, ne zaman ve nasıl kullanacağını bilen, meslek elemanı niteliğine sahip olmak. |