| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Veri Analitiği | MAN 638 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Veri işleme becerisi kazandırmak |
| 2. Veri madenciliği tekniklerini algoritmik seviyede öğrenmek |
| 3. Karar problemlerinin çözümünde veri analitiği tekniklerini kullanabilmek |
| 4. Özel durumları tespit edebilmek ve bunlara ilişkin özgün algoritmalar hazırlayabilmek |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders kapsamında incelenecek konular şunlardır: veri-analitiği yaklaşımı; işletme problemleri ve veri bilimi çözümleri; R programlama; gözetimli ve gözetimsiz veri madenciliği; entropi ve bilgi kazanımı; öznitelik seçimi; sınıflandırma ağacı oluşturma; lojistik regresyon; destek-vektör makinaları; aşırı uygunluk ve bundan korunma; çapraz-doğrulama; en-yakın-komşu metodu; hiyerarşik kümeleme; k-means kümeleme; hata matrisi; model performansının görselleştirilmesi; kanıt ve olasılık; metin madenciliği; N-gram dizileri; temel birleşen analizi; veri esaslı nedensel akıl yürütme. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Veri analitiğine giriş |
| 2 | R programlama |
| 3 | R programlama uygulamaları |
| 4 | Gözetimli ve gözetimsiz veri madenciliği, entropi ve bilgi kazanımı, öznitelik seçimi |
| 5 | Sınıflandırma ağacı oluşturma, lojistik regresyon, destek vektör makinaları |
| 6 | Aşırı uygunluk ve korunma, çapraz doğrulama, en yakın komşu metodu |
| 7 | Ara sınav |
| 8 | Hiyerarşik kümeleme; k-means kümeleme; hata matrisi; model performansının görselleştirilmesi |
| 9 | Kanıt ve olasılık; metin madenciliği; N-gram dizileri |
| 10 | Temel bileşen analizi; veri esaslı nedensel akıl yürütme |
| 11 | Proje çalışması 1 |
| 12 | Proje çalışması 2 |
| 13 | Proje çalışması 3 |
| 14 | Sunumlar |
| |
| Kaynaklar: |
| |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Anlatım, problem çözümleri, örnek olay çalışması, soru-cevap, tartışma |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Ödev | 1 | %20 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |