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 | xxxx |
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 Sistemi
| 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 | ||