BIM 429 - Veri Madenciliği

Bu dersin amacı, öğrencilerin veri madenciliği kavramlarını, süreçlerini ve tekniklerini anlamalarını sağlamaktır. Öğrenciler, veri madenciliği tekniklerini kullanarak bilgi keşfi, veri analizi ve çeşitli uygulama alanlarında karar destek sistemleri geliştirme becerilerini kazanacaklardır.

Veri önişleme, sınıflandırma, demetleme, ilişkilendirme kuralları, metin madenciliği  giriş konularını içermektedir.

Ders Notları

Jiawei Han, Micheline Kamber & Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kaufmann Publishers,2011 ISBN-13: 978-0123814791

E. Alpaydin. Introduction to Machine Learning, 4th ed., MIT Press, 2020.

R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, Pattern Classification, 2ed., Wiley-Interscience, 2000 T.

Dasu and T. Johnson. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. John Wiley & Sons, 2003

T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer, 2009 B.

Liu, Web Data Mining, Springer 2006 P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Wiley, 2005

S. M. Weiss and N. Indurkhya, Predictive Data Mining, Morgan Kaufmann, 1998

I. H. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufmann, 2nd ed. 2005

1. Devam: Yönetmeliğe göre bir öğrenci sadece teori içeren derslerde toplam ders saatinin % 20’sine devam etmemesi ve uygulama içeren derslerde toplam ders saatinin % 20’sine devam etmemesi halinde dersten devamsızlık alır (DZ) ve başarısız olur.
2. Geç Gelme: Sınıfa sadece gelmeniz değil vakitlice saatinde ders katılmanız beklenmektedir. Unutmayın ki 3 derse geç gelme 1 tam devamsızlık olarak sayılacaktır. Derse geç gelme şöyle tanımlanmaktır: Ders hocasının sınıf yoklamasını alması ve dersin ilk 10 dakikasından sonra derse katılmak.
3. Yardım Almak: Ders esnasında ya da görüşme saatlerinde dersle ilgili sorularınızı sorup konuyu vaktinde öğrenmeniz eğitiminiz için önemlidir. Öğrencilerimizin, gerektiği hallerde, yardım almalarını tavsiye etmekteyiz.
4. Akademik dürüstlük: Dersin notuna konu olacak çalışmalarda tamamen kendi gayret ve eseriniz olması beklenmektedir.  İntihal, kopyalama gibi gayri ahlaki durumlarda İZÜ’nun ilgili yönetmeliği gereği disiplin soruşturması açılıp gerekli cezai müeyyidelere tâbi olursunuz.
5. Pandemi: Pandemi olması durumunda sağlık konusunda YÖK’ün ve İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi yönetiminin almış olduğu bütün kararlara aykırı hal, hareket, davranış ve tavırda bulunmak derslere ya da sınavlara girişe engel teşkil edecektir. Dolayısıyla bu kurallara azami ölçüde uyulması ehemmiyet arz etmektedir.