HEP725 - EPİDEMİYOLOJİ ALANINDA VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALA

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)		 Uygulama
(saat/hafta)		 Yerel Kredi AKTS
EPİDEMİYOLOJİ ALANINDA VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALA HEP725 Herhangi Yarıyıl/Yıl 2 2 3 6
Önkoşul(lar)-var ise BİS 605 dersini başarmış olmak
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Tartışma
Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
Uygulama-Alıştırma
 
Dersin sorumlusu(ları)Doç. Dr. Umut Ece ARSLAN, Öğr. Gör. Dr. Hande KONŞUK ÜNLÜ  
Dersin amacıBu dersin amacı, 1. Öğrencilere veri madenciliği mantığını öğretmek, 2. Öğrencileri veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgilendirmek. 3. Bu yöntemleri kullanarak Clementine paket programı ile büyük ölçekli verilerden anlamlı bilgilere ulaşmalarını sağlamaktır.  
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Bu dersin sonunda öğrenci,
  2. 1. Veri madenciliği mantığını kavrar,
  3. 2. Veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur,
  4. 3. Büyük ölçekli verilerdeki gizli bağıntıları ortaya çıkarabilir,
  5. 4. Sağlık alanında yapılan araştırmalarda elde edilen büyük veri setlerinde analizler yapabilir,
  6. 5. Veri madenciliği modellemesi için paket program kullanmayı öğrenir ve modelleme sonuçlarını yorumlar.
Dersin içeriği1. Veri madenciliği mantığı ve kullanım alanlarının öğretilmesi,
2. Verinin analize uygun hale getirilmesi
3. Veri madenciliği yöntemlerinin öğretilmesi
3.1. Sınıflandırma
3.2. Kümeleme
3.3. Birliktelik Kuralları
4. Metin madenciliği hakkında bilgi verilmesi
5. Web madenciliği hakkında bilgi verilmesi
 
Kaynaklar1. Veri Madenciliği Yöntemleri, Yalçın Özkan, Papatya Yayıncılık Eğitim, 2013.
2. Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
3. Data Mining Methods an Models, Daniel T. Larose, John Wiley & Sons, 2006.
4. Data Mining the Web, Uncovering Patterns in Web Content , Structure, and Usage, Zdravko Markov and Daniel T. Larose, Jonn Wiley & Sons, 2007.
 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaVeri Madenciliğine Giriş
2. HaftaVerinin Hazırlanması ve Paket Program Uygulaması
3. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Sınıflandırma - Karar Ağaçları)
4. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Sınıflandırma - Karar Ağaçları-DEVAM)
5. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları)
6. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Sınıflandırma - k En Yakın Komşu Sınıflandırması ve Diğer Sınıflandırma Yöntemleri)
7. HaftaSınıflandırma Yöntemleri-Paket Program Uygulaması
8. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Kümeleme)
9. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Kümeleme-DEVAM)
10. HaftaKümeleme Yöntemleri - Paket Program Uygulaması
11. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Birliktelik Kuralları)
12. HaftaVeri Madenciliği Yöntemleri (Birliktelik Kuralları-DEVAM)
13. HaftaBirliktelik Kuralları - Paket Program Uygulaması
14. HaftaMetin Madenciliği
15. HaftaWeb madenciliği
16. HaftaGenel Sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama110
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler130
Sunum110
Projeler00
Seminer00
Ara Sınavlar00
Genel sınav150
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı350
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı150
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 2 28
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama14228
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)14570
Sunum / Seminer Hazırlama000
Proje000
Ödevler12424
Ara sınavlara hazırlanma süresi000
Genel sınava hazırlanma süresi13030
Toplam İş Yükü4463180

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek