|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Ön Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
Bilişim Güvenliği Teknolojisi
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu ders, öğrencilerin veri madenciliği sürecini ve temel veri analizi tekniklerini öğrenerek R yazılımı kullanımıyla veri setlerinden anlamlı bilgi çıkarma becerisi kazanmalarını amaçlar.
|
|
Dersin İçeriği
|
Ders kapsamında veri madenciliğinin temel kavramları, veri hazırlama süreçleri, benzerlik ve uzaklık ölçüleri ile ilişki kuralları ele alınır. Karar ağaçları ve kümeleme analizi yöntemleri PYTHON ortamında uygulamalı olarak incelenir. Süreç, web madenciliği uygulamaları ve örnek olay incelemeleriyle pekiştirilir.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Öğr.Gör. Havva Sarı
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
1. J.Han, M.Kamber, J. Pei, Data Mining Concept and Techniques, 3. Basım, Morgan Kaufmann Publishers, 2011.
3. P.-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson Addison Wesley, 2006.
2. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2. Basım, Springer, NY, 2009.
|
|