| Ders Dili |
Türkçe |
| Ders Türü |
Seçmeli Dersler |
| Öğretim Elemanları |
ARAŞ. GÖR. İSMAİL YENİLMEZ |
| Dersin Veriliş Biçimi |
Uzaktan Eğitim |
| Dersin Önkoşulları |
Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır. |
| Önerilen Dersler |
Bu ders öncesinde önerilen başka bir ders yoktur. |
| Okuma Listesi |
Han, J., Pei, J., & Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann. |
| Değerlendirme |
Her hafta ödev etkinliği verilecektir. Ayrıca ara sınav ve son sınav olarak yazılı yoklama ve uygulama yapılacaktır. Ödevlerin toplamı yüzde 30, ara sınav yüzde 30 ve son sınav yüzde 40 ağırlıkta olacaktır. |
| Staj & Uygulama |
Bu derste staj yapılmamaktadır. |
| Katalog İçeriği |
Veri Madenciliğine Giriş: Kavramlar ve uygulamalar, Süreç ve yöntemler, Etik hususlar; RapidMiner/Knime Platformları: Platformlara genel bakış, Veri ön işleme ve modelleme yetenekleri, temel özellikleri ve işlevleri, Güçlü ve zayıf yönleri, Kullanım örn. ve uygulamalar; Birliktelik Kuralları Madenciliği: Apriori algoritması ve varyasyonları, Değerlendirme metrikleri; Kümeleme Analizi: Gereklilikler, Kümeleme yöntemleri ve algoritmaları; Kümeleme için değerlendirme ölçütleri; Sınıflandırma: Sınıflandırma algoritmaları, Sınıflandırma performansı için değerlendirme ölçütleri; Sinir Ağları ve Derin Öğrenme: Yapay sinir ağları, Derin öğrenme mimarileri. |
Anadolu Üniversitesi 
Türkçe 
İngilizce