| 1 | Veri Madenciliğinin Tanıtımı: Öğrencilerin veri madenciliği kavramını anlamaları, veri madenciliğinin temel terminolojilerini ve prensiplerini kavrayabilmeleri. |
| 2 | Veri Ön İşleme Becerileri: Öğrencilerin veri ön işleme adımlarını öğrenmeleri ve gerçek dünya verilerini temizleyebilme, dönüştürebilme ve hazırlayabilme becerilerini kazanmaları. |
| 3 | Veri Görselleştirme Yetkinlikleri: Öğrencilerin verileri etkili bir şekilde görselleştirebilme, veri dağılımlarını analiz edebilme ve görsel analizlerle veri hikayeleri oluşturabilme becerilerini geliştirmeleri. |
| 4 | Sınıflandırma ve Kümeleme Yöntemleri: Öğrencilerin sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını anlayabilmeleri ve verileri bu yöntemlerle analiz edebilme yetkinliklerini kazanmaları. |
| 5 | Derin Öğrenme Temelleri: Öğrencilerin yapay sinir ağları ve derin öğrenme kavramlarını anlamaları, temel derin öğrenme mimarilerini ve uygulamalarını öğrenmeleri. |
| 6 | Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği: Öğrencilerin doğal dil işleme tekniklerini anlayabilmeleri ve metin madenciliği uygulamaları yapabilme becerilerini edinmeleri. |
| 7 | Veri Madenciliğinde Etik ve Mahremiyet: Öğrencilerin veri madenciliğinde etik sorunları anlamaları, veri güvenliği ve mahremiyet konularına duyarlı olabilmeleri ve etik ilkeler çerçevesinde çalışabilme yetkinliklerini kazanmaları. |