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	Dr.Öğr.Üyesi EREN EFE
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Dr.Öğr.Üyesi ENGİNCAN YILDIZ
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Dersin amacı; çağdaş veri madenciliği altında bulunan belirli algoritmaları ve bu algoritmaların nasıl kullanıldıklarını öğrenmek, veri madenciliği uygulamaları geliştirmek, veri biliminin geleceğini tartışmaktır.
İçerik:	Dersin içeriği; önemli bir bilimsel çalışma olarak makine öğrenmesinin veya genelleştirilmiş adı ile veri madenciliğinin temel konusu olan öngörü(prediction) veya tahmin, istatistik teknikler ve makine öğrenmesi, metin madenciliği konuları ve iş akışları sistematiğine bağlı kalarak işletme ve farklı sektörlerin uygulamaları ve uygulama aracı olarak R Programlama Dili konularını kapsamaktadır.

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	Bölüm 1	Açılış Dersi, Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliğine Giriş	Anlatım, Tartışma, Uygulama
2	Bölüm 1	Veriye Dayalı Öğrenme Stratejileri, Danışmanlı ve Danışmansız Öğrenme Algoritmaları	Anlatım, Tartışma, Uygulama
3	UCI Machine Learning Repository	Veri Madenciliği Uygulama Alanları ve Örnekler	Anlatım, Tartışma, Uygulama
4	Bölüm 3	Veri Madenciliği Yazılımları ve R Diline Giriş	Anlatım, Tartışma, Uygulama
5	Bölüm 3	R Dilinde Temel Komutlar ve Örnekler	Anlatım, Tartışma, Uygulama
6	Bölüm 1.6	Veri Ön İşleme ve Uygulamaları, Öğrenme ve Test Veri Setleri, Performans Değerlendirme ve Ölçme	Anlatım, Tartışma, Uygulama
7	Bölüm 2.2, Bölüm 4.1	Sınıflandırma: k-En Yakın Komşu Algoritması ile Model Kurma, Performans Değerlendirme ve R Dili ile Uygulama	Anlatım, Tartışma, Uygulama
8	-	ARA SINAV	-
9	Bölüm 2.3, Bölüm 4.2	Sınıflandırma: Naïve Bayes Algoritması ve R Dili ile Uygulama	Anlatım, Tartışma, Uygulama
10	Bölüm 2.5, Bölüm 4.4	Sınıflandırma: Karar Ağacı Algoritması ve R Dili ile Uygulama	Anlatım, Tartışma, Uygulama
11	Bölüm 2.6, Bölüm 4.5	Kümeleme: k-Ortalamalar Algoritması ve R Dili ile Uygulama	Anlatım, Tartışma, Uygulama
12	-	Birliktelik Analizi: Apriori Algoritması ve R Dili ile Uygulama	Anlatım, Tartışma, Uygulama
13	-	Metin Madenciliği: Sentiment Analizi ve R Dili ile Uygulama-1	Anlatım, Tartışma, Uygulama
14	-	Metin Madenciliği: Sentiment Analizi ve R Dili ile Uygulama-2	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

(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