| Kodu |
Dersin Adı |
Yarıyıl |
Süresi(T+U) |
Kredisi |
AKTS Kredisi |
| YOB352 |
VERİ VE METİN MADENCİLİĞİ |
6 |
4 |
2 |
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 |
Prof.Dr. ORHAN İŞCAN |
| Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi |
Dr.Öğr.Üyesi HADI POURMOUSA |
| Ders Ön Koşulu |
Yok |
AMAÇ VE İÇERİK |
| Amaç: |
Dersin amacı; veri madenciliğini tanıtmak ve kullanımını yaygınlaştırmaktır. Geniş ölçekli veri tabanlarında analiz yeteneğinin kazandırılmasıdır. |
| İçerik: |
Dersin içeriği, veri madenciliğinin istatiksel, makine öğrenimi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir. Ders üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine öğrenimi yaklaşımının temelleri hakkındadır. İkinci kısımda Online Analitik İşleme, ilişki kuralları ve gruplama gibi işlemler için temel veri madenciliği ve algoritmalar işlenecektir. Dersin son kısmı metin madenciliği, birliktelik filtresi, bağlantı analizi gibi alanlarda araştırmalar üzerine odaklanmaktadır. Python Programlama Dili kullanılacaktır. |
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.) |
| Veri Madenciliği dersini başarıyla tamamlayan bir öğrenci, verinin istatistiksel ve makine öğrenimi temelli analiz süreçlerini kavrayarak büyük veri setlerinden anlamlı çıkarımlar yapma yetkinliği kazanır. Python programlama dilini kullanarak Online Analitik İşleme (OLAP), kümeleme ve birliktelik kuralları gibi temel algoritmaları uygulama; metin madenciliği ve bağlantı analizi gibi ileri düzey tekniklerle karmaşık veri yapılarını çözümleme becerisi edinir. Bu kazanımlar sayesinde, ham veriyi stratejik karar destek mekanizmalarına dönüştürebilen ve bilimsel araştırmalarda veri odaklı modeller kurabilen bir uzmanlık seviyesine ulaşır. |
HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI |
| Hafta |
Ön Hazırlık |
Konular |
Yöntem |
| 1 |
- |
Veri ve Metin Madenciliği İçin Temel Kavramlar |
- |
| 2 |
- |
Veri ve Metin Madenciliği İçin Temel Kavramlar |
- |
| 3 |
- |
Veri Bilimi İçin Gerekli Programların Kurulum ve Kullanımı (Anaconda, Python, Jupyter Notebook, PyCharm, SublimeText Editor, IDLE) |
- |
| 4 |
- |
Veri Tipleri, Temel Operatörler, Karakter Dizileri (Strings), Veri Tipi Dönüşümleri |
- |
| 5 |
- |
Liste Veri Tipleri, Print Fonksiyonu, Format Fonksiyonu, Tuple, Dict (Sözlük) Veri Tipleri |
- |
| 6 |
- |
Input Fonksiyonu ve Kodlama Egzersizleri – Temel Python Objeleri ve Veri Yapıları |
- |
| 7 |
- |
Mantıksal Değerler ve Karşılaştırma Operatörleri, Mantıksal Bağlaçlar, Koşullu Bloklar (if, elif, else) |
- |
| 8 |
- |
Döngü Yapıları, Range Fonksiyonu, Break ve Continue İfadeleri, List Comprehension |
- |
| 9 |
- |
Dosya İşlemleri |
- |
| 10 |
- |
ARA SINAV |
- |
| 11 |
- |
SQLite Veritabanı: Tablo Oluşturma, Veri Ekleme, Veri Çekme, Silme, Güncelleme |
- |
| 12 |
- |
Veri Analizi: NumPy |
- |
| 13 |
- |
Veri Analizi: Pandas |
- |
| 14 |
- |
SoccerLeagueSalaries Üzerinde Uygulamalı Analiz |
- |
| 15 |
- |
Veri Görselleştirme: Matplotlib |
- |
| 16 |
- |
FİNAL |
- |
| 17 |
- |
FİNAL |
- |
KAYNAKLAR |
| Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: Concepts and techniques (3. baskı). Morgan Kaufmann. |
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME |
| Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi |
Etkinlik Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
Açıklama |
Sınav Yapılma Şekli |
| DÖNEM SONU- Sınavı (Final) |
1 |
100 |
|
Bilgisayar-Lab-Uygulama Sınavı |
| TOPLAM |
1 |
100 |
|
|
| (0) Etkisiz |
(1) En Düşük |
(2) Düşük |
(3) Orta |
(4) İyi |
(5) Çok İyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARINA KATKISI
| BİLGİ |
| Kuramsal |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
İşletme, işletme bilgi yönetimi, programlama ve yönetim bilişim sistemlerinin temel kavramlarını, kuramlarını ve yaklaşımlarını yorumlar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanıyla ilgili kavramları bilişim sistemleri ve programlama dilleriyle ilişkilendirerek açıklar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| BİLGİ |
| Olgusal |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
Alanıyla ilgili güncel bilgileri bilişim ve işletme kuramlarıyla ilişkilendirerek açıklar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanındaki bilgi ve olguları sosyal bilimlerin diğer alanlarıyla ilişkilendirir.
|
|
|
|
|
|
5 |
| BECERİLER |
| Bilişsel |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
İşletmelerde bilgi yönetiminin teknik altyapısını ve içeriğini hazırlar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanıyla ilgili edindiği kuramsal bilgileri güncel teknolojilere entegre eder.
|
|
|
|
|
|
5 |
| BECERİLER |
| Uygulamalı |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
Öğrendiği programlama dillerini işletmenin işleyişine yönelik uygular.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri yorumlar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| YETKİNLİKLER |
| Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
İşletmelerde ortaya çıkan problemlerin çözümü ile ilgili görev ve sorumluluklarını yerine getirir.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanıyla ilgili projeler yürütür.
|
|
|
|
|
|
5 |
| YETKİNLİKLER |
| Öğrenme Yetkinliği |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
Alanıyla ilgili teknik alt yapı bilgisi ve yaklaşımlarını işletme bilgi yönetimi süreçlerine entegre eder.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Yaşam boyu öğrenmeyi ilke edinerek alanıyla ilgili gelişme ve yenilikleri araştırır.
|
|
|
|
|
|
5 |
| YETKİNLİKLER |
| İletişim ve Sosyal Yetkinlik |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
Alanındaki paydaşlarla yeni fikirler üretmek için iş birliği yapar.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Toplumsal sorumluluk bilinci ile yaşadığı sosyal çevre için proje ve etkinlikler düzenler.
|
|
|
|
|
|
5 |
| YETKİNLİKLER |
| Alana Özgü Yetkinlik |
|
Program Yeterlilikleri/Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1 |
Alanıyla ilgili bilgi ve becerilerini, hukuki, toplumsal ve etik sorumluluklarını da göz önünde tutarak uygular.
|
|
|
|
|
|
5 |
| 2 |
Alanıyla ilgili programlama dillerini kullanarak program yazar.
|
|
|
|
|
|
5 |
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 |
4 |
56 |
| Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme |
14 |
1 |
14 |
| Arazi Çalışması |
0 |
0 |
0 |
| Grup Çalışması / Ödevi |
0 |
0 |
0 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Okuma |
13 |
2 |
26 |
| 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 |
5 |
10 |
50 |
| Ara Sınav |
1 |
1 |
1 |
| Ara Sınav Hazırlığı |
5 |
10 |
50 |
| Kısa Sınav |
0 |
0 |
0 |
| Kısa Sınav Hazırlığı |
0 |
0 |
0 |
| TOPLAM |
53 |
0 |
198 |
|
Genel Toplam |
198 |
|
|
Toplam İş Yükü / 25.5 |
7,8 |
|
|
Dersin AKTS(ECTS) Kredisi |
8,0 |
|