|
1. hafta
|
Veri madenciliğine genel bakış |
|
2. hafta
|
Veri madenciliği süreci |
|
3. hafta
|
Veri temizleme teknikleri |
|
4. hafta
|
Kayıp değerlerin işlenmesi, aykırı değer tespiti ve tedavisi |
|
5. hafta
|
Veri dönüştürme yöntemleri |
|
6. hafta
|
Veri görselleştirme teknikleri |
|
7. hafta
|
Korelasyon analizi, veri dağılım analizi |
|
8. hafta
|
Sınıflandırmaya giriş |
|
9. hafta
|
Karar ağaçları, lojistik regresyon, naive bayes sınıflandırıcı |
|
10. hafta
|
Model değerlendirme teknikleri |
|
11. hafta
|
Kümelemeye giriş K-ortalamalar kümeleme, hiyerarşik kümeleme, kümeleme sonuçlarının değerlendirilmesi |
|
12. hafta
|
Pazar sepeti analizi, sık öğe kümeleri, birliktelik kuralı oluşturma, kural değerlendirme ve budama |
|
13. hafta
|
Özellik seçim teknikleri |
|
14. hafta
|
Temel bileşen analizi (pca) |
Anadolu Üniversitesi 
Türkçe 
İngilizce