Akademik Dersler - İçerik

Öğrenci farklı veri türlerini, veri yapısını ve veri kalitesi kavramlarını açıklayabilir.
Öğrenci veri özelliklerini analiz ederek benzerlik ve farklılık ölçütlerini doğru şekilde uygulayabilir.
Öğrenci veri temizleme, bütünleştirme, dönüştürme ve indirgeme adımlarını kullanarak veri ön işleme süreci yürütebilir.
Öğrenci sık örüntü madenciliği tekniklerini kullanarak destek ve güven ölçütlerini hesaplayabilir ve Apriori algoritmasını uygulayabilir.
Öğrenci karar ağaçları, Bayes yöntemleri ve kural tabanlı yöntemleri kullanarak sınıflandırma modelleri geliştirebilir.
Öğrenci kümeleme yöntemlerini kullanarak veri gruplama yapabilir ve aykırı değerleri tespit edebilir.
Öğrenci gerçek veri setleri üzerinde temel veri madenciliği süreçlerini uygulayabilir ve sonuçları yorumlayabilir.