Akademik Dersler - İçerik

Verileri analiz etmek ve model geliştirmek için veri madenciliği araçlarını kullanır.
Arayüzde gezinme, verileri içe aktarma ve ön işleme ve yerleşik algoritmaları uygulama dahil olmak üzere RapidMiner veri madenciliği yazılımını kullanır.
Arayüzde gezinme, verileri içe aktarma ve ön işleme ve yerleşik algoritmaları uygulama dahil olmak üzere KNIME veri madenciliği yazılımını kullanır.
Çeşitli alanlardaki gerçek dünya problemlerini çözmek için veri madenciliği tekniklerini uygular.
Veri madenciliğinin temel kavramlarını açıklar.
Farklı veri madenciliği problem türlerini analiz eder.
Verileri farklı veri madenciliği görevlerine uygun bir şekilde hazırlar.
RapidMiner/Knime platformlarını kullanarak veri kümeleri üzerinde keşifsel veri analizi gerçekleştirir.
Çeşitli veri kümelerinden içgörü elde etmek ve karmaşık sorunları çözmek için birliktelik kuralı madenciliği, sınıflandırma, regresyon, küme analizi ve sinir ağlarını kullanır.
Veri madenciliği ile ilgili etik konuları ve gizlilik kaygılarını tartışır.