|
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 R 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. Aslı Göncü
|
|
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.
|
|