Geri Dön

Veri Madenciliği

 

PÎRÎ REİS ÜNİVERSİTESİ

İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ

 

Dersin Adı : Veri Madenciliği

Derece: Lisans

 

Kodu

Yıl/Yarıyılı

Kredisi

AKTS Kredisi

Ders Uygulaması,  Saat/Hafta

 
 

Ders

Uygulama

Laboratuvar

 

YBS416

2020-2021 (FALL)

3

5

3

 -

-

 

Bölüm

Yönetim Bilişim Sistemleri

 

Dersin veren Öğretim Üyesi

Dr.Öğrt.Üyesi Erkan KIYAK

 
 

İletişim Bilgileri

e-mail: ekiyak@pirireis.edu.tr

 
 

Görüşme Saatleri

   

web adresi

   

Dersin Türü

 Zorunlu

Dersin Dili

İngilizce

 

Dersin Önkoşulları

  

 

Dersin mesleki bileşene katkısı, %

Temel Bilim

Temel Mühendislik

Mühendislik Tasarım

İnsan ve Toplum Bilim

 

10

50

30

10

 

Dersin İçeriği

Bu ders Veri Madenciliği unsurlarını sağlamaktadır. Veri madenciliği nedir ve neden ihtiyaç duyulur, veri madenciliği için hangi ön işlemlerin yapılması gerekmektedir ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ele alınmaktadır. Python programlama dili kullanarak veri madenciliği uygulamaları yapılmaktadır.

 

Dersin Amacı

Bu ders veri madenciliğinin temellerini anlamak ve python programlama dili yardımıyla uygulama geliştirmek için bir çerçeve sağlamayı amaçlamaktadır.

 

Dersin Öğrenme Çıktıları

Bu dersi tamamlayan öğrenciler aşağıdaki yeteneklere sahip olacaklardır:

  1. Veri madenciliğinin ne olduğu ve niçin ihtiyaç duyulduğu konularını açıklar
  2. Veri madenciliği kullanarak veriyi analiz etmek ve sıklıkla karşılaşılan örüntüleri bulur
  3. Python programlama dilini kullanarak veri madenciliği uygular.
 

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Teorik sunum, uygulama

 

Uygulama Yeri

Uzaktan eğitim (bilgisayar)

 

Eş dönemli koşul

-

 

Ders Kitabı

-

 

Diğer Kaynaklar

Ders hocasının paylaşacağı doküman ve videolar.

 

Ödevler ve Projeler

Dönem sonunda her öğrenci bir Veri Madenciliği projesi hazırlayacaktır.

 

Laboratuvar Uygulamaları

Her öğrenci öğrendiği veri madenciliği yöntemlerini kendi bilgisayarlarına kurdukları yazılımlar vasıtasıyla deneme şansına sahip olacaktır.

 

Bilgisayar Kullanımı

Veri madenciliği yöntemlerini uygulamak için bilgisayar kullanımına ihtiyaç vardır.

 

Diğer Aktiviteler

---

 
                   

 

 

Başarı Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi Çalışmaları

Adedi

Değerlendirmedeki Katkısı, %

Devam

 

 

Ara Sınav

 

 

Kısa Sınavlar

10

30

Ödevler

 

 

Dönem Ödevi/ Projeler

1

30

Laboratuvar Uygulaması

 

 

Uygulama

 

 

Staj

 

 

Seminer

 

 

Sunum

 

 

Alan Çalışması

 

 

Final Sınavı

1

40

Toplam

 

100

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkı Yüzdesi

 

60

Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı Yüzdesi

 

40

TOPLAM

 

100

 

 

 

Hafta

 

Konular

Ders Çıktıları

1

Veri madenciliğine giriş

I

2

Python yazılım ortamı kurulum ve tanıtımı (Anaconda, JupyterLab)

II,III

3

Python Numpy kütüphanesi

II,III

4

Python Pandas kütüphanesi

II,III

5

Keşifçi Veri Analizi ve veri Görselleştirme

II,III

6

Veri Ön İşleme

II,III

7

Basit Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Regresyon

II,III

8

Temel Bileşen Regresyonu, ElasticNet Regresyon

II,III

9

Ridge Regresyon, Lasso Regresyon

II,III

10

K-En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makineleri (SVM)

II,III

11

Yapay Sinir Ağları(YSA), Random Forest

II,III

12

Karar Ağaçları (CART), Lojistik Regresyon

II,III

13

K-Means, Naive Bayes

II,III

14

CRISP-DM Yöntem Bilimi

I

 

 

 

AKTS  / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlikler

Sayısı

Süresi (Saat)

Toplam
İş Yükü

Ders 

14

3

42

Sınıf Dışı hazırlık (Ön çalışma, pekiştirme)

12

1

12

Ödevler

 

 

 

Kısa Sınav

10

1

10

Sunum / Seminer Hazırlama

 

 

 

Arasınav(lar) (Sınav + hazırlık)

 

 

 

Grup Projesi

1

20

20

Laboratuvar

 

 

 

Arazi Çalışması

 

 

 

Yarıyıl Sonu Sınavı (Sınav + hazırlık)

1

35

35

Toplam İş Yükü

 

 

119

 Toplam İş Yükü / 25

 

 

4,76

Dersin AKTS Kredisi

 

 

5

 

 

Dersin Yönetim Bilişim Sistemleri Programıyla İlişkisi

 

 

Program Çıktıları

Katkı Seviyesi

1

2

3

a

İşletmenin farklı temel fonksiyonlarıyla ilgili kavram ve teorileri, ilgili süreç problemlerini analiz etmek ve çözmek için kullanmak.

 

 

X

b

İşletmenin yöneticileri olarak, uygun analitik ve nicel teknikleri kullanarak kararlar almak.

 

 

X

c

İşletme ile ilgili problemleri değerlendirmeye ve çözmeye yarayacak gerekli kaynakların nasıl elde edileceğine dair araştırma becerilerine sahip olmak.

 

X

 

d

Bilgi teknolojileri uygulamalarını uyarlarken, ilişkili olduğu çevresel, sosyal ve etik kurallar konusunda farkındalık göstermek

X

 

 

e

İşletme, yönetim ve bilişim alanındaki yeni gelişmeleri takip etmek için, yabancı bir dil kullanmak ve dünyanın her yanından meslektaşlarla sözlü ve yazılı iletişim kurmak.

 

 

X

f

İş çevresinde ve proje yönetiminde gerekli olan, takım çalışması ve liderlik becerilerini göstermek.

 

X

 

g

Bilgi teknolojileri uygulamalarında, -sosyal ve teknik alanları birleştirebilecek disiplinlerarası çalışmalar için- operasyonel verimliliği artıracak, yaratıcılığı ve yeniliği geliştirecek stratejiler üretmek ve analiz etmek.

 

X

 

h

İş gereksinimlerine uygun yazılım, donanım, altyapı, veritabanı ve iletişim gereksinimlerini belirlemek, gereken birleşenleri tasarlamak, seçimini yapmak, sistemini yönetmek.

 

 

X

i

Bir bilişim sistemi projesi için proje planı oluşturmak, gerekli ihtiyaçları analiz edip, dökümante etmek, sisteme ait veri tabanın analiz, tasarım ve implementasyon aşamalarındaki süreçlere hakim olup, teknik ve yönetsel katkı verip ve sorumluluk alabilmek, etkin yönetebilmek.

 

X

 

j

Programlama ve veritabanı mantığını bilmek ve güncel bir programlama dili kullanabilmek.

 

 

X

k

Kurumsal bilişim sistemlerinin yönetsel/fonksiyonel uygulamalarına hakim olmak. Kurumsal yazılım türleri, yazılım seçimi ve satın alma kararı ile ilgili bilgi sahibi olmak, yazılım geliştirme süreçlerini planlayıp yönetebilmek.

 

X

 

1: Az, 2: Kısmi, 3: Tam

 

 

 

Yönetim Bilişim Sistemleri Program Çıktıları & Ders Çıktıları İlişki Matrisi

Ders Çıktıları

I

II

III

Program

Çıktıları

a. 

X

X

 

b. 

X

X

 

c. 

X

 

 

d. 

X

 

 

e. 

X

X

X

f. 

 

X

X

g.

 

X

X

h. 

X

X

X

i. 

 

X

X

j.

 

 

X

k.

 

X

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hazırlayan

Dr.Öğrt.Üyesi Erkan KIYAK

Tarih

08.10.2020

İmza