Yazılım Mühendisliği (İngilizce)

Ders Planı / DATA MINING

Ders Bilgileri

Dersin Kredisi 3.0
Dersin AKTS Kredisi 4.0
Dersin Öğretim Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans , TYYÇ: 6. Düzey , EQF-LLL: 6. Düzey , QF-EHEA: 1. Düzey
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli Uzaktan Eğitim
Ders zorunlu veya opsiyonel iş deneyimi gerektiriyor mu ? Z
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)
Dersin Yardımcıları

Amaç ve İçerik

Dersin Amacı Bu ders, veri madenciliği için bir giriş olacaktır. Konular, büyük veri setleri analizi odaklanmak, istatistiklere veritabanına öğrenme makinesi aralığı olacaktır. Veri madenciliği teknikleri uygulamak için ilk olacak gerçek veri içeren en az bir proje bekliyoruz. Bu ders, her iki alanda ortaya çıkan ve desen tanıma ve uygulama bakış açısıyla tahminler yapmak değer olarak kanıtlanmış yöntemleri inceleyeceğiz. Biz uygulamaları araştırma ve veri madenciliği algoritmaları ile kullanımı kolay bir yazılım ve durumlarda kullanmak.
Dersin İçeriği Veri Keşfetme, Veri önişleme, Tahmin, Sınıflandırma, Kümeleme, Birliktelik Kuralı Madenciliği, Anormal Veri Algılama

Haftalık Ders Konuları

1Veri madenciliği nedir? Yeni ve benzersiz bir disiplin kılan nedir? Veri Ambarı, On-line Analitik İşleme ve Veri Madenciliği arasındaki ilişki.
2Veri Ambarı
3Veri madenciliği süreci: Veri hazırlama / temizlik, görev tanımı
4Birliktelik Kuralı madenciliği
5kurallar ve farklı bir algoritma türleri
6Sınıflandırma / Tahmin
7Sınıflandırma - ağaç tabanlı yaklaşımlar, Yapay Sinir Ağları, vb.
8Kümeleme - istatistiksel yaklaşımlar. Kümeleme - Sinir net ve diğer yaklaşımlar
9Zaman Serisi Madenciliği
10Madencilik Veri Akışları
11Multi-İlişkisel Veri Madenciliği
12Multi-İlişkisel Veri Madenciliği
13Sahtecilik Tespiti için Veri Madenciliği
14Proje tartışma

Kaynaklar

1-Jiawei Han and Micheline Kamber,Data Mining: Concepts and Techniques, The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray, Series Editor.Morgan Kaufmann Publishers, August 2000. 550 pages. ISBN 1-55860-489-8.