• Buradasın

    Veri madenciliği final sınavında ne çıkar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliği final sınavında aşağıdaki konular çıkabilir:
    1. Veri Madenciliğinin Tanımı ve Adımları: Veri madenciliğinin tanımı, veri temizleme, veri bütünleştirme, veri seçme gibi adımlar 13.
    2. Veri Madenciliği Yöntemleri: Sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme kuralları, sıra analizi gibi yöntemler 12.
    3. Uygulama Alanları: Bankacılık, sigorta, perakende, üretim gibi sektörlerde veri madenciliğinin kullanımı 23.
    4. Veri Madenciliği Algoritmaları: Amaç, seçim ve arama gibi algoritmaların işleyişi 1.
    5. Veri Hazırlama Aşaması: Veri temizleme, eksik veri işleme, veri dönüştürme gibi süreçler 24.
    6. Veri Madenciliğinde Sorunlar: Gizlilik, sosyal haklar, kullanıcı arayüzü gibi konular 1.
    Bu konular, veri madenciliği dersinin genel müfredatını kapsamaktadır ve sınav içeriği üniversiteye göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. iienstitu.com
        3
      4. web.ogu.edu.tr
        4
      5. boenstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    YTU veri madenciliğinde hangi konular var?

    Yıldız Teknik Üniversitesi'nde (YTÜ) veri madenciliği konuları şunlardır: 1. Veri Temizleme ve Bütünleştirme: Büyük veri yığınlarının hazırlanması ve birleştirilmesi. 2. Veri Görselleştirme: Büyük verilerin uygun metotlarla görselleştirilmesi. 3. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Büyük verilerde aykırı davranışların ve kümeleme, sınıflama gibi yöntemlerin belirlenmesi. 4. Makine Öğrenmesi: Makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka araçlarının kullanımı. 5. Standart Veri Madenciliği Teknikleri: Sınıflandırma, kümeleme, tahminleme, metin madenciliği, bağlantı analizleri. 6. İş Zekası ve Veri Ambarları: Veri ambarı yapısı ve iş zekası tabanlı stratejiler.
    5 kaynak

    Veri madenciliği hangi alanlarda kullanılır?

    Veri madenciliği birçok sektörde çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: 1. Finans: Kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri segmentasyonu için kullanılır. 2. Perakende ve E-ticaret: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş pazarlama ve ürün önerileri sunar. 3. Üretim: Kalite kontrol, bakım planlaması ve üretim optimizasyonu için kullanılır. 4. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını tahmin etmek, ağ performansını optimize etmek ve hizmet kalitesini artırmak için kullanılır. 5. Sağlık: Hastalık teşhisi, hasta verilerinin analizi ve tıbbi araştırmalarda kullanılır. 6. Eğitim: Öğrenci başarısını analiz etmek, öğrenme süreçlerini kişiselleştirmek ve eğitim stratejileri geliştirmek için kullanılır. Ayrıca, veri madenciliği pazar araştırması, medya ve spor gibi alanlarda da yaygın olarak uygulanmaktadır.
    5 kaynak

    Veri Madenciliği'nde en önemli konu nedir?

    Veri Madenciliği'nde en önemli konu, doğru ve anlamlı bilgileri ham veriden çıkarmaktır. Bu süreç, aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Problem Tanımı: Analiz edilecek veri kaynağının belirlenmesi ve hedeflerin netleştirilmesi. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Eksik, yanlış ve tekrarlanan verilerin temizlenmesi ve verilerin analiz için uygun hale getirilmesi. 3. Model Oluşturma: Uygun veri madenciliği algoritmalarının seçilerek modellerin oluşturulması. 4. Değerlendirme ve Uygulama: Modellerin doğruluk ve hassasiyet açısından test edilmesi, başarılı modellerin iş süreçlerine entegre edilmesi. Veri Madenciliği'nde ayrıca yapay zeka, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi teknolojiler de kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Eğitim veri madenciliği nedir?

    Eğitim veri madenciliği, büyük veri yığınlarında öğrencilere, öğretmenlere ve eğitim kurumlarına faydalı olabilecek bilgileri keşfetmek için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, aşağıdaki alanlarda uygulanabilir: - öğrenci verilerinin analizi; - öğrenci başarı ve başarısızlık nedenlerinin tespiti; - öğrenci profillerinin ortaya çıkarılması ve buna göre öğrencilerin gruplandırılması; - akademik başarısı düşük olan risk altındaki öğrencilere nasıl yardım edilebileceğinin belirlenmesi; - öğrencilerin olası mezuniyet notlarının tahmin edilmesi. Eğitim veri madenciliği, geleneksel sınıf ortamında ve uzaktan eğitim sistemlerinde gerçekleştirilebilir.
    5 kaynak