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 | Teknik 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 | |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | X |
| 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 yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisini kazanır. | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisini edinir. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisini kazanır. | X | ||||
| 4 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisini gösterir. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisini geliştirir. | X | ||||
| 6 | Yazlım mühendisliği ile ilgili alanlarda disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi gösterir. | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi gösterir. | |||||
| 8 | En az bir yabancı dil bilgisi alır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği knousnda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisini edinir. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi sahip olur. | |||||
| 11 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatı uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur. | X | ||||
| 13 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık kazanır. | |||||
| 14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 15 | Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
| 17 | Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisini uygular. | X | ||||
| 18 | Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi kazanır. | |||||
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 | ||