• Buradasın

    Veri madenciliğinde hangi dersler var?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliğinde alınan dersler genellikle aşağıdaki konuları kapsar:
    1. Veri Tabanlarından Bilgi Keşfi: Veri madenciliği sürecinin adımları ve veri tabanlarından bilgi çıkarma yöntemleri 14.
    2. Veri ve Nitelik Tipleri: Veri türleri ve veri madenciliği kavramları 1.
    3. Sınıflandırma ve Kümeleme: Sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları, performans ölçümü 14.
    4. Birliktelik Kuralları ve Öneri Sistemleri: Apriori algoritması ve öneri sistemleri 1.
    5. Veri Görselleştirme: Tableau, Power BI gibi araçlarla veri görselleştirme 2.
    6. İstatistiksel Analiz: İstatistiksel yöntemler ve analitik düşünme yeteneği 2.
    7. Programlama Dilleri: Python ve R gibi programlama dillerinin kullanımı 2.
    Ayrıca, üniversitelerde veri analizi ve madenciliği üzerine lisans ve yüksek lisans programları da bulunmaktadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. campusonline.com
        1
      2. akillidunyalar.com
        2
      3. acikders.ulakbim.gov.tr
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. kampussertifika.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı modeller ve kalıplar çıkarma sürecidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinde eğitim nasıl yapılır?

    Veri madenciliğinde eğitim çeşitli şekillerde yapılabilir: 1. Online Eğitimler: Veri madenciliği konusunda üniversite onaylı sertifikalar sunan online eğitim programları mevcuttur. 2. Kurs ve Seminerler: R ile uygulamalı veri madenciliği gibi belirli konularda kurslar ve seminerler düzenlenir. 3. Akademik Programlar: Veri bilimi ve veri madenciliği konularında lisans, yüksek lisans ve doktora programları bulunmaktadır. 4. Kendi Kendine Öğrenme: Veri madenciliği kitaplarından, video derslerinden ve açık kaynak kodlu yazılımlardan yararlanarak bireysel olarak da öğrenilebilir.
    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

    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 final konuları nelerdir?

    Veri madenciliği final konuları genellikle aşağıdaki başlıkları içerir: 1. Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi: Temel kavramlar, veri madenciliği süreci ve aşamaları. 2. Veri Kaynakları: İlişkisel veritabanları, veri ambarları ve diğer veri kaynakları. 3. Veri Ön İşleme: Veri temizleme, bütünleştirme, indirgeme ve dönüştürme işlemleri. 4. Veri Madenciliği Modelleri: Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları ve diğer modeller. 5. Algoritmalar: K-ortalama, EM, DBSCAN gibi yaygın veri madenciliği algoritmaları. 6. Model Değerlendirme ve Yorumlama: Bulunan bilgilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması. 7. Uygulama Alanları: Pazarlama, bankacılık, sigortacılık, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki uygulamalar. 8. Etik ve Yasal Konular: Veri madenciliği uygulamalarında gizlilik ve güvenlik sorunları.
    5 kaynak

    Veri madenciliği Anadolu Üniversitesi hangi ders?

    Veri Madenciliği dersi, Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi bünyesinde Uzaktan Eğitim Anabilim Dalı altında yer alan Ölçme ve Veri Analitiği Uzaktan Öğretim Tezsiz Yüksek Lisans Programı kapsamında bir derstir.
    5 kaynak

    Veri madenciliği ne demek tarih?

    Veri madenciliği (data mining), büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı bilgiler elde etme sürecidir. Tarihçesi: - 1960'lı yıllar: Veri analitiği ve istatistiksel analizlerin başlamasıyla temelleri atılmıştır. - 1990'lar: Bilgi teknolojilerindeki hızlı gelişimle birlikte modern anlamda veri madenciliği kavramı şekillenmiştir. - 2000'ler ve sonrası: Makine öğrenimi ve büyük veri teknolojilerinin ilerlemesiyle veri madenciliği daha da güçlenmiş ve yaygınlaşmıştır.
    5 kaynak