| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mekansal Veri Madenciliğine Giriş | HRT3252 | 3 | 4 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Harita Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | MÜSLÜM HACAR |
| Dersi Veren(ler) | TÜRKAY GÖKGÖZ, ALİ MELİH BAŞARANER, FATİH GÜLGEN, MÜSLÜM HACAR |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Veri madenciliğinin ve bilgi keşfinin temel kavramlarını ve bu bağlamda mekânsal verinin nasıl işleneceği ve analiz edileceğiyle ilgili teorik ve uygulamalı konuları tanıtmaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Veri Küpleri; Veri Ön İşleme; İlişkilendirme Kuralları; Sınıflandırma Yöntemleri; Kümeleme Algoritmaları; Regresyon Analizi ile Bilgi Elde Etme; Aykırı Değer Analizi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Veri madenciliğine ilişkin temel kavramları tanımlar. (PÇ-2.2)
- Veri madenciliğine ilişkin temel teknikleri ifade eder. (PÇ-3.1)
- Veri ön işleme yöntemlerini tanır.(PÇ-3.2)
- Sınıflandırma yöntemlerini tanır. (PÇ-3.2)
- Kümeleme yöntemlerini tanır. (PÇ-3.2)
- Temel mekânsal veri madenciliği problemlerini çözer. (PÇ-4.1)
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | DÖÇ-6 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri madenciliğinin tanımı | NA |
| 2 | Veri madenciliğinin karakteristik özelliklerinin açıklanması | NA |
| 3 | Coğrafi bilgi bilimleri bağlamında veri madenciliğinin yeri | NA |
| 4 | Coğrafi veri madenciliğinin, veri madenciliği ile karşılaştırmalı analizi | NA |
| 5 | Temel veri hazırlama ve önişleme işlemlerinin tanıtılması | NA |
| 6 | Coğrafi bilgi keşfinde, mekânsal veri ambarlamanın temelleri | NA |
| 7 | İlişkilendirme analizi: İlişkilendirme kuralı kavramları ve algoritmaları | NA |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Yarıyıl içi (Vize) Sınavı | NA |
| 10 | Kümeleme analizi: Kümeleme kavramları ve algoritmaları | NA |
| 11 | Regresyon analizi | NA |
| 12 | Aykırı değer analizi | NA |
| 13 | Veri madenciliği paket programları | NA |
| 14 | Uygulama | NA |
| 15 | Tartışmalar , araştırma ve sunum | NA |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | 1 | 30 |
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 1 | 20 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|