Veri Madenciliği

Dersin Amacı

Veri Madenciliği, büyük veri tabanlarından gizli olan anlamlı bilgileri keşfetme sürecidir. Bu ders, veri madenciliğinin istatistiksel, makine öğrenmesi ve veri tabanı yönünden temellerini içermektedir. Veri hazırlama, sınıflandırma, kümeleme, birliktelik analizleri gibi temel kavramlar uygulamalı olarak işlenmektedir.

📺 Veri Madenciliği ve Veri Bilimi Eğitim Serisi

📚 Ders Kitapları ve Kaynaklar

Veri Analizi ve Python

Temel veri işleme tekniklerinden makine öğrenmesi uygulamalarına kadar geniş yelpaze.

Kitabı İncele

Python ile Veri Madenciliği

Python programlama diliyle uygulamalı çözümler sunan kapsamlı bir kaynak.

Kodlab'da İncele

Yardımcı Kaynaklar

• Tan, Pang, et al., Introduction to Data Mining, Pearson, 2018
• Han, Jiawei, et al., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann
• Kantardzic, Mehmed, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, Wiley-IEEE Press, 2019
• Leskovec, Jure, et al., Mining of Massive Datasets, Cambridge Uni Press, 2014

Ders Programı

Derste öğrenilen algoritma ve teknikler Python programlama dili ile geliştirilecek kodlar sayesinde uygulanacaktır. Python programlama dilinde özellikle Numpy, scikit-learn, Scipy, pandas, matplotlib gibi kütüphanelerin bilinmesi önerilir. Python ile geliştirilen kodlar ile birlikte Orange aracı da kullanılarak veri madenciliği teknikleri uygulanacaktır. (Not: Bu dersi programlama bilgisi olmayanların tercih etmesi önerilmemektedir.)