Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi

Programlar Hakkında Bilgi

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / EEM-531 - ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YÜKSEK LİSANS)

Kodu: EEM-531 Adı: VERİ MADENCİLİĞİ VE BİLGİ KEŞFİ Teorik+Uygulama: 3+0 AKTS: 6
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) ODY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
DÖÇ-1 Veri madenciliğini ve veri ambarını bilir. PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
Yazılı Sınav
DÖÇ-2 Zaman serilerini ve karar ağaçlarını analiz edebilir. PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
Yazılı Sınav
DÖÇ-3 Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerini kullanabilir. PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
Yazılı Sınav
DÖÇ-4 Veri madenciliğinde kümeleme yöntemlerini kullanabilir. PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
Yazılı Sınav
DÖÇ-5 Veri madenciliğinde birliktelik analizi yöntemlerini kullanabilir. PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama 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 analizi: ID3 algoritması Anlatım, soru-cevap, problem çözme
6 Karar ağaçları analizi: 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 6 14 84
       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 1 5 5
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı İçin Hazırlık 1 5 5
Final Sınavı 1 1 1
0
0
Toplam İş Yükü 180