Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Veri Madenciliği
	İngilizce	Data Mining
Dersin Kodu	BBL 606	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	7	7	-
Dersin Dili		Türkçe
Dersin Koordinatörü		Nisa Özge Önal Tuğrul
Dersin Amaçları		Veri madenciliği yöntemleri ve tekniklerini öğrenmek Uygulama alanının incelemek, uygun veri madenciliği tekniğini seçmek Veri madenciliği modelleri tasarlamak, geliştirmek Model sonuçlarını yorumlamak
Dersin Tanımı		Veri Madenciliği ve Bilgi keşfi Veri temizleme ve önişleme yöntemleri Sınıflandırma Yöntemleri Demetleme Yöntemleri İlişkilendirme Kuralları Metin madenciliği Model değerlendirme
Dersin Çıktıları		Veriyi veri madenciliği uygulamaları için hazırlayabilme Uygun veri madenciliği algoritması seçebilme Farklı veri madenciliği yöntemlerinin teorik ve algoritmik olarak nasıl çalıştığını anlayabilme Farklı model sonuçlarını değerlendirebilme ve yorumlayabilme Güncel problemleri inceleyebilme ve bir veri madenciliği yönteminde değişiklik yaparak yeni problemlere uyarlayabilme
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı		Han, J., and Kamber M., 2006. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 1-55860-489-8. Dunham, M., 2002. Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall. ISBN 0130888923.[3]Hand, J. D., Mannila, H., and Smyth, P., 2001. Principles of Data Mining. MIT Press. ISBN 026208290X. Tan, P. N., Steinbach, M., Kumar V., 2005. Introduction to Data Mining. Addison Wesley, ISBN: 0-321-32136-7
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında