INS2045 / VERİ MADENCİLİĞİNE GİRİŞ
 
Dersin Öğrenme Çıktıları 
1Veri Madenciliği Kavramları: Öğrenciler, veri madenciliği ve veri analitiği kavramlarını tanıyacak ve veri analizine giriş seviyesinde bir anlayış geliştirecektir.
2Veri Ön İşleme Becerileri: Öğrenciler, gerçek dünya verilerini temizleyebilme, dönüştürebilme ve hazırlayabilme becerilerini kazanacak ve eksik veya hatalı verilerle başa çıkma yöntemlerini öğrenecektir.
3Veri Görselleştirme Yetkinlikleri: Öğrenciler, verileri etkili bir şekilde görselleştirebilecek, görsel analizler yapabilecek ve verilerinizi anlamlı hikayelere dönüştürebilecek becerileri edinecektir.
4Veri Madenciliği Teknikleri: Öğrenciler, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişki analizi gibi temel veri madenciliği tekniklerini anlayacak ve bu teknikleri uygulayabilecek düzeyde olacaktır.
5Derin Öğrenme ve Metin Madenciliği: Öğrenciler, yapay sinir ağları ve derin öğrenme temellerini öğrenecek ve doğal dil işleme ve metin madenciliği alanında temel bilgilere sahip olacaktır.
6Veri Madenciliğinde Etik ve Mahremiyet: Öğrenciler, veri madenciliği sürecinde karşılaşabilecekleri etik ve mahremiyet sorunlarını anlayacak ve veri güvenliği konusunda duyarlılık kazanacaktır.
7Veri Madenciliği Uygulamaları: Öğrenciler, farklı endüstrilerde veri madenciliği uygulamalarını ve veri analitiği projelerini anlayacak ve bu konuda pratik bilgiye sahip olacaktır.
8Problem Çözme ve Analitik Düşünme: Öğrenciler, veri analizi ve veri madenciliği süreçlerini anlayarak, karmaşık problemleri çözmek ve veriye dayalı kararlar almak için analitik düşünme becerilerini geliştirecektir.
9Takım Çalışması ve İletişim: Öğrenciler, veri madenciliği projelerini takım halinde yürütecek ve projelerini etkili bir şekilde sunabilecek iletişim becerilerini geliştirecektir.