|
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