|
|
| TBB6002 | İleri Veri Madenciliği | 2+2+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BİYOİSTATİSTİK ve TIP BİLİŞİMİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik ve 2 saat uygulama | | Öğretim Üyesi | -- | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Veri madenciliği methotları ile ilgili ileri bilgileri öğretmek |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Veri Madenciliği süreçlerini bilir. | | 5 | | ÖK - 2 : | Birliktelik Kurallarını açıklar. | | | | ÖK - 3 : | Kümeleme ve Sınıflama Algoritmalarını bilir. | | 5 | | ÖK - 4 : | Veri madenciliği metotlarını bilimsel araştırmada kullanır. | | 6 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Veri Madenciliği İşlevsellikleri, Birliktelik Kuralları, Apriori algoritması, Sınıflama ve Tahmin algoritmaları, Karar Ağaçları, Bayes Teoremi, Destek Vektör Makinaları, Kümeleme Analizi |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Veri Madenciliğine Giriş | | | Hafta 2 | Apriori Algoritması ve Birliktelik Kuralları | | | Hafta 3 | Sınıflama ve Tahmin | | | Hafta 4 | Sınıflama ve Tahmin | | | Hafta 5 | Bayes Sınıflama | | | Hafta 6 | Karar Ağacı | | | Hafta 7 | Karar Ağacı
| | | Hafta 8 | Ara Sınav
| | | Hafta 9 | Destek Vektör Makineleri
| | | Hafta 10 | Destek Vektör Makineleri
| | | Hafta 11 | Genetik Algoritmalar
| | | Hafta 12 | Model Seçimi ve ROC eğrileri
| | | Hafta 13 | Kümeleme Yöntemleri
| | | Hafta 14 | Kümeleme Yöntemleri | | | Hafta 15 | Genel sınava hazırlık
| | | Hafta 16 | Genel Sınav
| | | |
| 1 | Jiawei Han and Micheline Kambe,Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier, 2006 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 2 | 30 | | Uygulama | 10 | | 1 | 20 | | Ödev | 15 | | 2 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 40 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav | 2 | 5 | 10 | | Uygulama | 2 | 14 | 28 | | Ödev | 4 | 6 | 24 | | Proje | 7 | 1 | 7 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 4 | 8 | 32 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 187 |
|