• Türkçe
  • English
Ders Kodu: 
CSE 464
Ders Dönemi: 
Güz
Ders Tipi: 
Alan Seçmeli
Kredi: 
3
Teori Saati: 
3
Uygulama Saati: 
0
Laboratuvar Saati: 
0
AKTS: 
5
Dersin Dili: 
İngilizce
Dersin Amacı: 
Bu dersin amacı, istatistiksel öğrenme yöntemlerini kullanarak veri bilimi ve veri analizine giriş yapmaktır. Klasik istatistiksel yöntemleri, hesaplama ve makine öğrenmedeki yöntemler bılgisayar bilimindeki son gelişmelerle harmanlanacaktır. Ders kapsamında veri analizi alanındaki analitik yöntemlerin örnek veri kümeleri üzerinde uygulanmasıyla öğrencilerin veri analizi yöntemlerini kullanma konusunda deneyim kazanmaları hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği: 

Veri Bilimi ve Büyük Veri Analizi, İlişkisel Veritabanları ve Veri Modelleme, Veri Ambarı ve Entegrasyonu, Paralel Veritabanları,  Hadoop/Mapreduce/Spark, Veri Görselleştirme, Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma ve Regresyon, Kümeleme, Doğal Dil İşleme, Bilgi Erişimi, Ağ Analizi

Dersin Öğretim Yöntemleri: 
1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Uygulama
Dersin Ölçme Yöntemleri: 
A: Sınav, B: Deney, C: Ödev, D:Proje

Dikey Sekmeler

Ders Tanimlari