Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği (%30 İngilizce) · Lisansüstü
AKTS: 7.5 T+U+L: 3+0+0 Bölüm Seçmeli
Koordinatör:
Dersin Amacı
Veri madenciliği süreçlerinden biri olan özellik mühendisliği yöntemleri, sınıflandırma, kümeleme metotları teorik ve pratikte kullanılma alanları uygulamalarıyla işlenmesi hedeflenmektedir.
Ders İçeriği
Özellik mühendisliği yöntemleri, sınıflandırma ve kümeleme işlemlerinde matematiksel modellemelerin hem teorik hem de uygulamalı olarak işlenecektir.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Öğrenciler, büyük boyutlu veriden değerli verinin elde edilmesinde veri madenciliği yöntemlerini uygulayabileceklerdir.
- Öğrenciler değerli veriden anlamlı sonuçların üretilmesinde sınıflandırma, kümeleme yöntemlerini uygulayabileceklerdir.
- Öğrenciler, gerçek hayattaki problemlerin çözümünde veri madenciliği adımlarını uygulayabileceklerdir.
- Öğrenciler karmaşık bir problemin optimum çözümünü üretebileceklerdir.
- Öğrenciler eldeki verinin türüne göre matematiksel modelleme geliştirebileceklerdir.
Temel Alan Dağılımı
(46) Matematik ve İstatistik%40 (52) Mühendislik%60