CENG 484
Veri Madenciliği
Bilgi keşfi sürecine genel bakış, genel hatları ile veri madenciliği, veri hazırlama, veri madenciliğii temelleri, ilişki kuralları madenciliği, sınıflandırma ve kestirim, kümeleme analizi, web madenciliği, veri madenciliği uygulamaları, dönem projeleri.
Dersin Amacı
1.Yeni bir alanla tanışarak teknik altyapısını zenginleştirmek,
2.Araştırma yapma yeteneği kazanmak,
3.Karmaşık bir problemi anlama ve çözüm üretme yeteneği kazanmak,
4.Süreç yönetimi yapma yeteneği kazanmak,
5.Sözlü ve yazılı iletişim becerisini arttırmak.
Kaynakça
J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques , Morgan Kaufman, 2000. ,M. H. Dunham, Data Mining Introductory and Advanced Topics , Prentice Hall, Pearson Education, 2003. ,R. J. Roiger and M. W. Geatz, Data Mining A Tutorial Based Primer , Addison Wesley, 2003. ,M. J. A. Berry and G. S. Linoff, Mastering Data Mining , Wiley, 2000
Öğrenme Çıktıları
1. Bilgi keşfi sürecinin adımlarını ve veri madenciliği algoritmalarını öğrenmek
2. Veri madenciliği araçlarını kullanma yeteneğinin kazanmak
3. Bir bilgi keşfi probleminin anlamak, modellemek ve gerçekleştirmek
4. Geliştirilen projeleri yazılı ve sözlü olarak anlatabilmek
Konu |
Bilgi Keşfi Genel Bakış |
Genel olarak Veri Madenciliği |
Veri Ambarcılığı ve Metodları |
Veri Hazırlanması |
Veri Madenciliğinin Temelleri |
İlişki Kuralları Madenciliği |
İlişki Kuralları Madenciliği |
Sınıflandırma ve Kestirim |
Sınıflandırma ve Kestirim |
Kümeleme Analizi |
Kümeleme Analizi |
Web Madenciliği |
Veri Madenciliği Uygulamaları |
Ekip Projelerinin Sunumu ve Tartışılması |
Notlandırma
Vize: 30%
Sunum: 30%
Final: 40%
- CENG 400
- CENG 411
- CENG 415
- CENG 416
- CENG 418
- CENG 421
- CENG 422
- CENG 424
- CENG 431
- CENG 432
- CENG 433
- CENG 434
- CENG 435
- CENG 436
- CENG 437
- CENG 441
- CENG 442
- CENG 443
- CENG 444
- CENG 451
- CENG 452
- CENG 461
- CENG 462
- CENG 463
- CENG 464
- CENG 465
- CENG 471
- CENG 472
- CENG 473
- CENG 481
- CENG 482
- CENG 483
- CENG 485
- CENG 486
- CENG 487
- CENG 488