Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ana kaynak: Han, J. ve Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, Second Edition, 2006.
Yardımcı kaynaklar:
1. Roiger, R.J., ve Geatz, M.W., Data Mining: A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
2. Dunham, M.H., Data Mining: Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, New Jersey, 2003
Dersin İçeriği
Bu ders, öğrencilerin; veri önişleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma ve tahminleme ve uygulamaları ile kümeleme analizini öğrenmesini sağlayacaktır.
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun veri madenciliği teknikleri seçme ve uygulama yeteneği kazandırmaktır. Bu ders, öğrencilerin; veri önişleme, birliktelik kuralı analizi, sınıflandırma ve tahminleme ve uygulamaları ile kümeleme analizini öğrenmesini sağlayacaktır.
