Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Güz | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YÜKSEK LİSANS) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | MEHMET YEŞİLBUDAK (myesilbudak@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Veri madenciliğini öğretmek ve mühendislik alanındaki problemleri veri madenciliği yaklaşımlarıyla çözümleyebilme becerisini kazandırmak. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Veri madenciliğini bilir. |
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Veri ambarı ve özelliklerini tanımlayabilir. |
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Zaman serilerini analiz edebilir. |
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-4 | Karar ağaçlarını oluşturabilir. |
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-5 | Sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik yöntemlerini kullanabilir. |
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Veri madenciliğine giriş, veri tabanı, veri modelleri, veri ambarı ve özellikleri, veri temizleme, veri bütünleştirme, veri indirgeme ve veri dönüştürme, zaman serileri analizi, ID3 ve C4.5 karar ağacı algoritmaları, destek vektör makineleri, Naive Bayes ve k-en yakın komşu sınıflandırma algoritmaları, k-ortalamalar ve birleştirici hiyerarşik kümeleme algoritmaları, Apriori birliktelik algoritması. | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Veri madenciliğine giriş | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 2 | Veri tabanı, veri modelleri, veri ambarı ve özellikleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 3 | Veri temizleme, veri bütünleştirme, veri indirgeme ve veri dönüştürme | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 4 | Zaman serileri analizi: MA, WMA, ARMA, ARIMA modelleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 5 | Karar ağaçları: ID3 algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 6 | Karar ağaçları: C4.5 algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 7 | Sınıflandırma: k-en yakın komşu algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Sınıflandırma: k-en yakın komşu algoritması (devam) | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 10 | Sınıflandırma: Naive Bayes algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 11 | Sınıflandırma: Destek vektör makineleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 12 | Kümeleme: Birleştirici hiyerarşik kümeleme algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 13 | Kümeleme: k-ortalamalar algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 14 | Kümeleme: k-ortalamalar algoritması (devam) | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 15 | Birliktelik analizi: Apriori algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Veri Madenciliği Yöntemleri, Y. Özkan, Papatya Yayıncılık, 2008. | |
| 2 | Data Mining: Concepts and Techniques, J. Han, M. Kamber, Morgan Kaufmann Pub., 2006. | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, bilgisayar, projeksiyon cihazı. | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 3 | 14 | 42 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 14 | 42 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 0 | ||
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 2 | 13 | 26 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 2 | 13 | 26 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||