VERİ MADENCİLİĞİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
YEM406	VERİ MADENCİLİĞİ	8	3	3	8

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Doç.Dr. TAYLAN MARAL
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Dr.Öğr.Üyesi SÜREYYA İMRE BIYIKLI
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Dersin amacı, çağdaş veri madenciliği disiplininde yer alan temel ve ileri düzey algoritmaların teorik ve uygulamalı yönlerini derinlemesine inceleyerek, öğrencilerin büyük veri analitiği bağlamında etkin veri işleme ve modelleme becerileri kazanmalarını sağlamaktır. Bu doğrultuda, farklı veri türleri üzerinde veri madenciliği tekniklerinin nasıl uygulandığı ele alınacak, örüntü keşfi, sınıflandırma, kümeleme ve ilişki analizi gibi yöntemler ayrıntılı olarak değerlendirilecektir. Ayrıca, veri madenciliği süreçlerinin karar destek mekanizmalarındaki rolü tartışılarak, veri biliminin evrimi ve gelecekteki yönelimleri üzerine eleştirel bir bakış açısı kazandırılması hedeflenmektedir. Ders kapsamında geliştirilecek uygulamalar, öğrencilerin teorik bilgileri gerçek dünya problemleriyle ilişkilendirerek analitik düşünme ve problem çözme yetkinliklerini güçlendirmelerine katkı sağlayacaktır.
İçerik:	Dersin içeriği, makine öğrenmesi ve genelleştirilmiş adıyla veri madenciliğinin temel bileşenlerinden biri olan öngörü (prediction) ve tahminleme süreçlerini ele alarak, istatistiksel teknikler ve makine öğrenmesi yöntemleri çerçevesinde derinlemesine bir inceleme sunmaktadır. Ayrıca, metin madenciliği yaklaşımları ve iş akışları sistematiği doğrultusunda, işletme ve farklı sektörlerdeki veri madenciliği uygulamaları detaylandırılacaktır. Ders kapsamında, veri analizi ve modelleme süreçlerinin etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi için R programlama dili temel uygulama aracı olarak kullanılacak ve öğrencilerin bu araçla pratik beceriler kazanmaları sağlanacaktır.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Veri madenciliği şemsiyesi altında danışmanlı (supervised) ve danışmansız (unsupervised) makine öğrenmesi algoritmalarını tanıyabilme
Veri madenciliği dersi kapsamındaki metin madenciliği konuları ve iş akışları sistematiğine bağlı kalarak işletme ve farklı sektörlerin uygulamalarını kavrayabilme
Günümüzün dijital çağında enformasyon ve bilgi elde etmek için istatistik teknikler ve makine öğrenmesini kullanabilme
R Programlama Dili’ni uygulayabilme

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Ders Bilgisi(Syllabus) ve Veri Analitiğine ile R Programlama Dili'ne Giriş	Anlatım, Tartışma, Uygulama
2	HAZIRLIK	R Programlama Dili'nde Temel Veri Yapıları	Anlatım, Tartışma, Uygulama
3	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile Veri Ön İşleme Adımları	Anlatım, Tartışma, Uygulama
4	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır	R Programlama Dilinde Görselleştirme	Anlatım, Tartışma, Uygulama
5	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular	Regresyon ve Sınıflandırma Problemleri için Performans Değerlendirme Ölçütleri	Anlatım, Tartışma, Uygulama
6	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır	R ile Basit Regresyon	Anlatım, Tartışma, Uygulama
7	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ve Çok Değişkenli Regresyon	Anlatım, Tartışma, Uygulama
8	-	ARA SINAV	-
9	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile K-Means Kümeleme Algoritması	Anlatım, Tartışma, Uygulama
10	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile K-En Yakın Komşu Algoritması-Regresyon	Anlatım, Tartışma, Uygulama
11	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile K-En Yakın Komşu Algoritması-Sınıflandırma	Anlatım, Tartışma, Uygulama
12	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile Rassal Orman Algoritması-Regresyon	Anlatım, Tartışma, Uygulama
13	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	R ile Rassal Orman Algoritması-Sınıflandırma	Anlatım, Tartışma, Uygulama
14	Öğrenilen konular tekrarlanır, sorular çıkarılır.	Genel Tekrar	Anlatım, Tartışma, Uygulama
15	-	Proje Ekip Sunumları	Sunum
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
BALABAN, M. E., & Kartal, E. (2018). Veri Madenciliği Ve Makine Öğrenmesi. Çağlayan Kitabevi.
Özkan, Y. (2016). Veri madenciliği yöntemleri. Papatya Yayıncılık Eğitim.
Oğuzlar, A. (2011). Temel metin madenciliği. Dora Yayıncılık.

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama
Ara Sınav (Vize)	1	50
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50
TOPLAM	2	100

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İletişim tarihi, kitle iletişim araçları, iletişim kuramları ve öncü teorisyenleri sıralar.	0
2	İletişimin tarihsel, toplumsal ve kültürel türlerini listeler ve ilgili kavramları açıklar.		1
3	İletişim tarihi ve kuramlarının önemli noktalarını günlük yaşam pratikleri ve sosyal yaşam alanı üzerinden tanımlar.		1

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Geleneksel medya ile yeni medya ekonomi politikalarını karşılaştırır.		1
2	Sürekli güncellenen ve kendini yenileyen konularla dijital kültürü yorumlar.				3
3	Siber güvenlik konularının yeni medya alanındaki teknik, sosyo politik ve hukuksal yönlerini yorumlar.				3

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İletişim tarihinin, iletişim kuramlarının, geleneksel ve yeni medya mecralarının temel kavramlarını tanımlar.		1

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	CSS kodları ile web sayfası hazırlar.		1
2	Yeni medya ortamlarında yaratıcı içerik üretimi, görüntü ve ses kurgu yapıp programlama hakkında pratiğe yönelik temel öğrenimleriyle özgün çalışmalar ortaya koyar.		1
3	Kitle iletişim araçlarıyla topluma sunulan çalışmaların alt metinlerini ve yan anlamlarını analiz eder.			2
4	Nitel ve nicel unsurları kullanarak iletişim alanındaki çalışmalarla ilgili görüşlerini belirtir.					4

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İçerik üretimi ve kullanıcı deneyimi alanındaki ileri bilgileri sayesinde markaların, kurumsal firmaların, kamu kurumlarının sosyal medya hesaplarını yönetir.		1

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yeni Medya alanında yazılmış yerli ve yabancı çalışmaları gözden geçirir ve alanına ait yaratıcı çalışmalar ortaya çıkarır.			2
2	Sosyal medya üzerinden gerçekleştirilen faaliyetlerin sosyo-politik alana etkisini eleştirir.			2

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Farklı disiplinlerde karşısına çıkabilecek herhangi bir konuda bilimsel çalışmaları alanından ve farklı disiplinlerden insanlara aktaracak şekilde planlar.				3
2	Medyanın ürettiği içeriğin ne kadarının doğru ve yanlış olduğunu saptar.					4

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	“Yazılım” gibi günümüzü ve geleceği yönlendirmeye başlamış olan gelişmeleri takip edip farklı sektörlere yönelik çeşitli yazılım ürünleri üretir.		1
2	Büyük Veri işleme sistemlerinin yeni mimarilerini kullanarak tasarım yapar.						5
3	Yapay Zeka algoritmalarının işleyiş mantığını kavrayıp, medyaya ve dolaylı olarak topluma olabilecek muhtemel etkiler hakkında saptamalarda bulunur.			2

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	13	6	78
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	0	0	0
Ödev	0	0	0
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	42	42
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	40	40
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	31	0	204