Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Mekansal Veri Madenciliğine GirişHRT325234300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Harita Mühendisliği Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimHarita Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüSİNAN ÇETİNKAYA
Dersi Veren(ler)TÜRKAY GÖKGÖZ, ALİ MELİH BAŞARANER, FATİH GÜLGEN
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıVeri madenciliğinin ve bilgi keşfinin temel kavramlarını ve bu bağlamda mekânsal verinin nasıl işleneceği ve analiz edileceğiyle ilgili teorik ve uygulamalı konuları tanıtmaktır.
Dersin İçeriğiVeri Küpleri; Veri Ön İşleme; İlişkilendirme Kuralları; Sınıflandırma Yöntemleri; Kümeleme Algoritmaları; Regresyon Analizi ile Bilgi Elde Etme; Aykırı Değer Analizi
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Miller, H.J. and Han, J. (2009) Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition, Boca Raton: CRC Press.
  • Han, J., Kamber, M. and Pei, J. (2012) Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition, Burlington: Morgan Kaufmann Publishers.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Veri madenciliğine ilişkin temel kavramları tanımlar
  2. Veri madenciliğine ilişkin temel teknikleri ifade eder
  3. Veri ön işleme yöntemlerini tanır.
  4. Sınıflandırma yöntemlerini tanır
  5. Kümeleme yöntemlerini tanır
  6. Temel mekânsal veri madenciliği problemlerini çözer

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri madenciliğinin tanımıNA
2Veri madenciliğinin karakteristik özelliklerinin açıklanmasıNA
3Coğrafi bilgi bilimleri bağlamında veri madenciliğinin yeriNA
4Coğrafi veri madenciliğinin, veri madenciliği ile karşılaştırmalı analiziNA
5Temel veri hazırlama ve önişleme işlemlerinin tanıtılmasıNA
6Coğrafi bilgi keşfinde, mekânsal veri ambarlamanın temelleriNA
7İlişkilendirme analizi: İlişkilendirme kuralı kavramları ve algoritmalarıNA
8Sınıflandırma yöntemleri: Karar ağacı nedir ve nasıl oluşturulurNA
9Ara Sınav 1
10Kümeleme analizi: Kümeleme kavramları ve algoritmalarıNA
11Regresyon analiziNA
12Aykırı değer analiziNA
13Veri madenciliği paket programlarıNA
14UygulamaNA
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri130
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer120
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok