Veri Bilimi ve Uygulamaları
korman@gsu.edu.tr
İçerik
Dersin Amacı
Bu ders, öğrencilere veri madenciliği sürecini tanıtmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda veri hazırlama ve ön işleme, çeşitli veri madenciliği algoritmaları ve bunların sonuçlarını değerlendirmek için kullanılan araçlar ele alınır. Ders; birliktelik kuralları çıkarımı, gözetimli sınıflandırma ve gözetimsiz sınıflandırma (kümeleme) konularında standart yaklaşımlara odaklanır. Madencilik algoritmalarını ve kalite değerlendirme araçlarını anlayabilmek için temel istatistik bilgisi gereklidir.
Dersin İçeriği
Giriş, genel bakış
Betimleyici istatistikler
Veri ön işleme
Çıkarımsal istatistikler ve ön işleme araçları
Kod uygulaması 1
Regresyon
Sınıflandırma 1
Sınıflandırma 2
Kümeleme 1, 2
Kod uygulaması 2
Proje sunumları
Dersin Öğrenme Çıktıları
Veri hazırlama
Standart veri madenciliği algoritmalarına ilişkin teorik ve pratik bilgi
Standart değerlendirme araçları
Öğretim Yöntemleri
Teorik ve uygulamalı ders
Ödevler
Kaynaklar
• Data Mining - Practical Machine Learning Tools, 2nd edition, Ian H. Witten & Eibe Frank, Morgan Kaufmann, 2005.
• Neural Networks - A Comprehensive Foundation, 2nd edition, Simon Haykin, Pearson/Prentice Hall,1999.
• Data Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han & Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000.
• Applied Statistics and Probabilities for Engineers, 4th edition, D.C. Montgomery & G.C. Runger, John Willey & sons, 2006.
• The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman, Springer, 2009.
Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Giriş, genel bakış |
| 2 | Tanımlayıcı istatistikler |
| 3 | Veri ön işleme |
| 4 | Çıkarımsal istatistikler ve ön işleme araçları |
| 5 | Kod uygulaması 1 |
| 6 | Regresyon |
| 7 | Sınıflandırma 1 |
| 8 | Sınıflandırma 2 |
| 9 | Kümeleme 1, 2 |
| 10 | Kod uygulaması 2 |
| 11 | Proje sunumları |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 2 | 100 |
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 50 |
| Proje | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 |
| Toplam | 1 | 50 |
Yeterlilik İlişkisi
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Bilişim teknolojileri alanının çok disiplinli geniş kapsamını ve ilgili disiplinler arasıdaki etkileşimi tanımlar. | X | ||||
| 2 | Bilişim teknolojileri alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları, etkileri ve sonuçları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olur. | X | ||||
| 3 | Bilişim teknolojileri alanında uygulamalı araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir ve uygular. | X | ||||
| 4 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. | X | ||||
| 5 | Tanımlanmış mühendislik yönetimi problemlerini çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
| 7 | Bilişim teknolojileri alanının yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, bunları inceleme ve öğrenme yeteneğine sahip olur. | X | ||||
| 8 | Teknoloji alanında kullanılan yöntem ve yazılımlar ile iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
| 10 | Girişimcilik ve yenilikçilik boyutlarını dikkate alarak bilişim teknolojileri uygulamalarını gerçekleştirebilir. | |||||
| 11 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
AKTS - İş Yükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 9 | 4 | 36 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 9 | 10 | 90 |
| Ödevler | 2 | 5 | 10 |
| Sunum | 1 | 10 | 10 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 1 | 10 | 10 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Ts Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 191 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 7.64 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 8 | ||