Günümüzde bilgi teknolojileri sayesinde çok sayıda veri toplanabilmektedir. Toplanan verilerin yorumlanması, değerlendirilmesi ve bunlara bağlı olarak öngörüde bulunmak karar vericiler için önemli bir konudur. Veri madenciliği çok farklı alanlarda kullanılma olanağı bulmuş bir konudur. Bu derste veri madenciliği hakkında ayrıntılı bilgiler verilecektir.

Veri Ambarı. Veri Madenciliğine Giriş. Karar Ağaçlarıyla Sınıflandırma. Karar Ağaçlarıyla Sınıflandırma. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART). Bellek Tabanlı Sınıflandırma: K-En Yakın Komşu Algoritması. Kümeleme. Birliktelik Kuralları. İstatistiksel Sınıflandırma Modelleri: Bayes Sınıflandırıcılar ve Bayes Ağları. Optimizasyona Dayalı Sınıflandırma Modelleri: Destek Vektör Makinesi.