Dersin Adı : Veri Madenciliği

Derece: Ön Lisans

Kodu

Yıl/Yarıyılı

Kredisi

AKTS Kredisi

Ders Uygulaması, Saat/Hafta

Ders

Uygulama

Laboratuvar

BIP2020

2/2 (Bahar)

3

3

1

2

Bölüm

DMYO Bilgisayar Programcılığı

Dersi veren Öğretim Üyesi

Dr. Füsun Er

İletişim Bilgileri

fer@pirireis.edu.tr

Görüşme Saatleri

Ders Notları için web adresi

www.pirireis.edu.tr

Dersin Türü

 Seçmeli

Dersin Dili

Türkçe

Dersin Önkoşulu

  Yok

Dersin Mesleki Bileşene Katkısı, %

Temel Bilim

Temel Mühendislik

Mühendislik Tasarım

İnsan ve Toplum Bilim

0

100

0

0

Dersin İçeriği

• Veri madenciliği kavram ve teorisi
• Weka aracı kullanarak veri madenciliği
• Veri tanımlayıcı istatistiksel analizler
• Smart Gemi IoT veri analizi

Dersin Amacı

Veri madenciliği kavramı hakkında bilgi sahibi olmak. Veri türleri, istatistiksel tanımı ve gösterim yöntemleri; veri benzerlik analizi; veri önişleme adımları; desen, çağrışım ve korelasyon madenciliği yapabilmek. Makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırma yapabilmek. Weka kullanarak veri analizi yapabilmek.

Dersin Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdaki konularda bilgi sahibi olurlar.

1. Veri madenciliği kavramı

2. Veri türleri, veri gösterimi ve veri önişleme yöntemleri

3. Veri tanımlayıcı istatistiksel analizler

4. Weka veri madenciliği aracı kullanımı

5. Kümeleme yöntemleri ve makine öğrenmesi

6. Smart Gemi uygulamalarından elde edilen verileri analizi.

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Power Point Sunumu, Bilgisayar Uygulamaları

Uygulamanın Yapıldığı Yer

Sınıf, Bilgisayar Laboratuarı

Eş Dönemli Koşul

Yok

Ders Kitabı

1. Data Mining Concepts and Techniques, Third Edition, Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei , 2012 by Elsevier Inc.
2. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. Witten, Eibe Frank, 2005 by Elsevier Inc

Diğer Kaynaklar

http://www.coursera.com

Ödevler &Projeler

Proje ve sunum ödevi verilecektir.

Laboratuar Uygulamaları

Weka aracı ile analiz uygulamaları yapılacaktır.

Bilgisayar Kullanımı

Power-Point, Word, Excel, Weka, Temel Programlama Becerileri

Diğer Çalışmalar

Yok

Başarı Değerlendirme Kriteri

Yarıyıl İçi Çalışmalar

Adedi

Değerlendirmedeki Katkısı, %

Devam

Yıl İçi Sınavları

1

30

Kısa Sınavlar

Ödevler

1

20

Dönem Ödevi Projesi

Laboratuvar Uygulaması

1

10

Uygulama

Derse Özgü Staj

Seminer

Sunum

Alan Çalışması

Final Sınavı

1

40

TOPLAM

%100

Yarıyıl İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı, %

%60

Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı, %

%40

TOPLAM

%100

AKTS/

İŞYÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl İçi Çalışmalar

Sayı

Saat

Toplam İşyükü

Ders

11

3

33

Yıl İçi Sınavları

1

12

12

Kısa Sınavlar

-

-

-

Ödevler

1

20

20

Dönem Ödevi Projesi

-

-

-

Laboratuvar Uygulaması

1

3

3

Uygulama

-

-

-

Derse Özgü Staj

-

-

-

Seminer

-

-

-

Sunum

-

-

-

Alan Çalışması

-

-

-

Final Sınavı

1

12

12

Toplam İşyükü

80

Toplam İşyükü/25

80/25

Ders AKTS Kredisi

3

Hafta

Konular

Dersin Çıktıları

1

Ders: Veri madenciliği kavramı ve tarihçesi

I

2

Ders: Veri nitelik türleri ve veri tanımlayıcı istatistiksel yöntemler

III

3

Ders: Veri gösterimi, veri benzerlik ve farklılık ölçüm yöntemleri

II

4

Ders: Weka veri madenciliği aracı kullanımı ve projelerinin belirlenmesi

IV

5

Ders: Veri önişleme yöntemleri (gürültü temizleme)

II

6

Ders: Veri önişleme yöntemleri (boyut indirgeme)

II

7

Ders: Veri deposu kavramı ve küpler

I

8

Sınav: Ara Sınav

I,II,III,IV

9

Ders: Kümeleme yöntemleri (k-ortalama)

V

10

Ders: Makine öğrenme yöntemleri ( destek vektör makineleri)

V

11

Ders: Makine öğrenme yöntemleri ( karar ağaçları)

V

12

Ders: Makine öğrenme yöntemleri ( yapay sinir ağları)

V

13

Lab: Laboratuvar çalışması

I,II,III,IV,V

14

Proje: Dönem projesi sunumları

I,II,III,IV,V

Sınav: Final Sınavı

I,II,III,IV,V

Programın mezuna kazandıracağı bilgi ve beceriler programa ait çıktılar

Katkı Seviyesi

1

2

3

a

Temel düzeydeki Matematik ve Mühendislik kavramlarıyla problemleri analiz etmek

X

b

Temel bilgisayar kullanımı bilgisini edinmek, mesleği için gerekli yazılım ve donanım araçlarını kullanmak

X

c

Algoritmik düşünmek ve yazılım planlamasında bu yetisini kullanmak

X

d

Mesleki problemleri tanımlamak ve çözme becerisi edinmek

X

e

Güncel yazılım dillerini kullanarak yazılım geliştirmek

X

f

İnternet teknolojileriyle yazılım tasarlayabilmek, kodlayabilmek ve sunucu ve istemci tabanlı programlar geliştirebilmek

g

Veritabanı tasarlamak ve veritabanıyla bağlantılı programlar geliştirmek

X

h

Bilgisayar alt donanımını oluşturan bileşenlere ait temel elektrik ve elektronik bilgisi edinmek

i

Edindiği programlama bilgisini Denizcilik alanına uygulayabilmek

X

j

Bir yazılımın analizi, tasarlanması, planlanması, kodlanması ve raporlanmasında görev alabilmek. Mesleğinde proje üretme çalışmalarında yönetsel olmayan görevlerde çalışabilmek

X

k

Bilgisayar ağları hakkında genel bilgiye sahip olmak

l

Bilgisayar işletim sistemlerinin temelleriyle ilgili bilgiye sahip olmak

m

Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi edinmek

X

n

Bağımsız davranma, sorumluluk alma, karar verme ve yaratıcılık becerilerini kazanmak

o

Yaşam boyu öğrenmenin gereğini algılamak, gelişmeleri takip ederek kendini sürekli geliştirme becerisini edinmek

X

p

Mesleki ve etik sorumlulukları kavramak

r

Ana dilinde ve yabancı dilde mesleğiyle ilgili yazılmış teknik belgeleri okuyabilmek, anlayabilmek, yazılı ve sözlü iletişim kurabilmek

X

Dersin Öğrenme Çıktıları

I

II

III

IV

V

VI

Program Öğrenme Çıktıları

a

b

c

d

e

f

g

h

i

j

k

l

m

n

o

p

r

Düzenleyen

Dr. Füsun Er

Tarih

19.12.2017

İmza