IE 343 | Ders Tanıtım Bilgileri - Endüstri Mühendisliği

Dersin Adı

Veri Madenciliği

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 343	Güz/Bahar	3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)

	IE 234 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
ve	IE 261 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya	MATH 236 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Prof. Dr. Ahmet Sermet Anagün

Öğretim Eleman(lar)ı

Dr. Öğr. Üyesi Görkem Yılmaz

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı veri madenciliği yöntemleri hakkında temel bilgiler vermek ve bu yöntemleri veri madenciliği yazılım programı Weka yardımı ile kullanabilmektir. Ders kapsamında temel makine öğrenmesi ve veri madenciliği yaklaşımları üzerinde durulması hedeflenmektedir.

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	Veri dosyalarını Weka’nın Explorer panelini kullanarak açabilecek ve verinin temel karakteristiklerini inceleyebilecektir.
2	Sınıflandırma problemlerini Weka’daki sınıflandırıcıları kullanarak çözebilecek ve çıktıları yorumlayabilecektir.
3	Veri filtrelemesi yapabilecek ve veriyi görselleştirebilecektir.
4	Naive Bayes, ZeroR, OneR ve Nearest Neihgbor kavramlarını açıklayabilecektir.
5	Doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve destek-vektör makineleri modellerini uygulayabilecektir.

Ders Tanımı

Dersin konuları kapsamında makine öğrenmesi ve veri madenciliği metodları ve prensipleri yer almaktadır.

Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri	X
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Veri Madenciliğine Giriş, Weka Yazılımı	Ders notları
2	Weka Kurulum, Verilerin yüklenmesi ve görüntülenmesi Sınıflandırma, Sınıflandırıcı oluşturma	Ders notları
3	Filtre Kullanma, Veriyi Görselleştirme	Ders notları
4	Sınıflandırıcıları Değerlendirme, Temel Doğruluk	Ders notları
5	1. Ara Sınav
6	Çapraz Geçerleme	Ders notları
7	Basit Sınıflandırıcılar, Aşırı Uyum	Ders notları
8	Olasılıkları Kullanma, Karar Ağaçları	Ders notları
9	En Yakın Komşu Algoritması, Weka'yı pratikte kullanma	Ders notları
10	2. Ara Sınav
11	Sınıflandırma sınırları, Doğrusal Regresyon	Ders notları
12	Regresyon ile Sınıflandırma, Lojistik Regresyon	Ders notları
13	Destek Vektör Makineleri, Kolektif Öğrenme	Ders notları
14	Veri Madenciliği Prosesi, Tuzaklar ve Hatalar, Veri Madenciliği ve Etik	Ders notları
15	Dönemin gözden geçirilmesi	Ders notları
16	Final Sınavı

Ders Kitabı	Witten, Ian H., Eibe Frank, and A. Mark. "Hall, and Christopher J Pal. 2016. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques.", ISBN: 978-0128042915
Önerilen Okumalar/Materyaller	Ders slaytları

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3	LO 4	LO 5
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	1	10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	15	15
Final Sınavı	1	30	30
		Toplam	135

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Matematik, fen bilimleri ve Endüstri Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinde kullanır.		-	X	-	-	-
2	Karmaşık Endüstri Mühendisliği 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.		-	-	-	-	-
4	Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır.		-	-	-	X	-
5	Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.		-	-	-	X	-
6	Endüstri Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma yapar.		-	-	-	-	-
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	Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın Endüstri Mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Endüstri Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.		-	-	-	-	-
9	Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; Endüstri Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
10	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilişkili konularda bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.		-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.		-	-	-	-	-
13	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Endüstri Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.		-	-	-	-	-