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 1,2 (Ders kitabı 1) |
| 2 | Çok boyutlu veri modelleme | Bölüm 2 (Ders kitabı 2 2) |
| 3 | Veri ambarı kurma 1 | Bölüm 6 (Ders kitabı 1) |
| 4 | Veri ambarı kurma 2 | Bölüm 6 (Ders kitabı 1) |
| 5 | Veri ambarı kurma 3 | Bölüm 6 (Ders kitabı 1) |
| 6 | Veri madenciliği ve veri görselleştirme 1 | Bölüm 3 (Ders kitabı 1) |
| 7 | Veri madenciliği ve veri görselleştirme 2 | Bölüm 3 (Ders kitabı 1) |
| 8 | Veri madenciliği teknikleri: Öbekleme 1 | Bölüm 5 (Diğer kaynaklar 3) |
| 9 | Veri madenciliği teknikleri: Karar ağaçları 3 | Bölüm 5 (Diğer kaynaklar 3) |
| 10 | Veri ambarı ve veri madenciliği uygulamaları 1 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 11 | Veri ambarı ve veri madenciliği uygulamaları 2 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 12 | Veri ambarı ve veri madenciliği uygulamaları 3 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 13 | Veri ambarı ve veri madenciliği uygulamaları 4 | Yazılım üzerinde uygulamalar |
| 14 | Veri ambarı ve veri madenciliği uygulamaları 5 | 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. George M. Marakas, “Modern Data Warehousing, Mining, and Visualization: Core Concepts”, Prentice Hall, 2003. |
|---|---|
| 2. R. Kimball and M. Ross, “The Data Warehouse Toolkit” , 2002, Wiley | |
| Diğer Kaynaklar | 3. Han J.W., Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2006. |
| 4. Tan P.N., Steinbach M., Kumar V. Introduction to Data Mining. Addison Wesley, 2005. | |
| 5. Berry, M., J., A., & Linoff, G., S., (2000). Mastering data mining. New York: Wiley. |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 30 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 30 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 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 birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 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 becerisi. | X | ||||
| 4 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |||||
| 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. | |||||
| 8 | En az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; | |||||
| 11 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||
| 12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; | X | ||||
| 13 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; | |||||
| 14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||
| 15 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; | |||||
| 16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||
| 17 | Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini analiz, tasarım ve ifade becerisi. | X | ||||
| 18 | Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını kullanma becerisi. | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | |||
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 5 | 80 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 20 | 20 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 135 | ||