AKTS - Veri Ambarı ve Veri Madenciliği
Veri Ambarı ve Veri Madenciliği (ISE314) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Ambarı ve Veri Madenciliği | ISE314 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| CMPE341 |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | The objectives of this course are to introduce and describe data warehousing steps and methods for accessing and analyzing warehouse data; and to introduce the basic concepts and rule mining techniques and develop skills of using recent data mining software for solving practical problems. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Veri ambarları temelleri. Veri ambarı planlaması, tasarımı, gerçekleştirmesi ve yönetimi. Veri küpleri ile hesaplama. OLAP sorgu işleme. Veri madenciliği temelleri ve veri ambarları ve OLAP ile olan ilişkisi. Birliktelik kural madenciliği. Öbekleme, sınıflandırma ve kural öğrenme madenciliği. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri ambarlarına giriş | Bölüm 1(Ders kitabı 1) |
| 2 | Veri madenciliğine giriş | Bölüm 1 (Ders kitabı 1) |
| 3 | Veriler, ölçümler ve veri ön işleme | Bölüm 2 (Ders kitabı 1) |
| 4 | Veri ambarı ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) | Bölüm 3 (Ders kitabı 1) |
| 5 | Örüntü madenciliği: temel kavramlar ve yöntemler | Bölüm 4 (Ders kitabı 1) |
| 6 | Örüntü madenciliği: temel kavramlar ve yöntemler (devam) | Bölüm 4 (Ders kitabı 1) |
| 7 | Sınıflandırma: temel kavramlar ve yöntemler | Bölüm 6 (Ders kitabı 1) |
| 8 | Sınıflandırma: temel kavramlar ve yöntemler (devam) | Bölüm 6 (Ders Kitabı 1) |
| 9 | Kümeleme analizi: temel kavramlar ve yöntemler | Bölüm 8 (Ders kitabı 1) |
| 10 | Kümeleme analizi: temel kavramlar ve yöntemler (devam) | Bölüm 8 (Ders kitabı 1) |
| 11 | Aykırı değer tespiti ve proje tartışmaları | Bölüm 11 (Ders kitabı 1) |
| 12 | Veri ambarı ve veri madenciliğinin uygulamalı örnekleri - 1 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 13 | Veri ambarı ve veri madenciliğinin uygulamalı örnekleri - 2 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 14 | Veri ambarı ve veri madenciliğinin uygulamalı örnekleri - 3 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 15 | Dönem Sonu Sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
| 16 | Dönem Sonu Sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Han, J., Kamber, M. & Pei, Jian (2023) Data Mining: Concepts and Techniques (4th edition) Morgan Kaufmann, Elsevier: Cambridge. MA |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Bhatia, P. (2019) Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques Cambridge: Cambridge, UK |
| 3. Taniar, D. & Rahay, W. (2021) Data warehousing and analytics: Fueling the Data Engine Springer Nature: Switzerland AG | |
| 4. Sharda, R., Delen, D. & Turban, E. (2020) Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support (11th edition / Global edition) Pearson, London, UK |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | 1 | 15 |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 3 | 10 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 20 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 30 |
| Toplam | 7 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine sahip olur; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | X | ||||
| 4 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma becerisini kazanır. | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. | |||||
| 8 | En az bir yabancı dil bilir; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahip olur; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olur. | |||||
| 11 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgiye sahip olur. | |||||
| 12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgiye sahip olur. | X | ||||
| 13 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık kazanır. | |||||
| 14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgiye sahip olur. | |||||
| 15 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunlar hakkında bilgiye sahip olur. | |||||
| 16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
| 17 | Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini analiz eder, tasarlar ve ifade eder. | X | ||||
| 18 | Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını kullanır. | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | 1 | 4 | 4 |
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 10 | 10 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 3 | 2 | 6 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 125 | ||