Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : BİS540 |
| Ders Türü | : Seçmeli |
| Ders Grubu | : Yüksek Lisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 2 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 2 |
Çok boyutlu verilerde boyut indirgeme ve makina öğrenme yöntemlerinin tanıtılması.
Matematiksel uzaklık, boyut indirgeme, tekil değer ayrıştırması ve temel bileşenler analizi, çok boyutlu ölçekleme grafikleri, faktör analizi, yığın etkisinden arındırma yöntemleri, Heatmaps, temel makina öğrenme yöntemleri.
| 1. | Çok değişkenli veri analizinin temel kavramlarını öğrenme |
| 2. | Çok değşkenli veri ön işleme yöntemlerini öğrenme |
| 3. | İstatistiksel teknikler ile çok değişkenli verileri analiz edebilme |
| 4. | İstatisksel öğrenme yöntemlerini öğrenme |
| 5. | Regresyon yöntemleri hakkında bilgiye sahip olma |
| 1. | Lohnes, P. R. (1971). Multivariate data analysis. J. Wiley. |
| 2. | Li, K. C., Jiang, H., Yang, L. T., & Cuzzocrea, A. (Eds.). (2015). Big data: Algorithms, analytics, and applications. CRC Press. |
| 3. | Lohnes, P. R. (1971). Multivariate data analysis. J. Wiley. |
| 4. | Bühlmann, P., & Van De Geer, S. (2011). Statistics for high-dimensional data: methods, theory and applications. Springer Science & Business Media. |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Derse Katılım (Performans) | 1 | %5 |
| Ödev | 1 | %5 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %20 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %70 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 0 | 2 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 1 | 11 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 15 | 1 | 16 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 55 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | |
OÇ-1 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 |
OÇ-2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 |
OÇ-3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 |
OÇ-4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 |
OÇ-5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |