Akademik Dersler - İçerik

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Öğrenci farklı veri türlerini, veri yapısını ve veri kalitesi kavramlarını açıklayabilir.	3	2	1	2	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci veri özelliklerini analiz ederek benzerlik ve farklılık ölçütlerini doğru şekilde uygulayabilir.	2	3	-	3	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci veri temizleme, bütünleştirme, dönüştürme ve indirgeme adımlarını kullanarak veri ön işleme süreci yürütebilir.	2	3	-	3	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci sık örüntü madenciliği tekniklerini kullanarak destek ve güven ölçütlerini hesaplayabilir ve Apriori algoritmasını uygulayabilir.	2	3	-	3	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci karar ağaçları, Bayes yöntemleri ve kural tabanlı yöntemleri kullanarak sınıflandırma modelleri geliştirebilir.	3	3	-	3	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci kümeleme yöntemlerini kullanarak veri gruplama yapabilir ve aykırı değerleri tespit edebilir.	2	3	-	3	3	-	-	-	-	-	-
Öğrenci gerçek veri setleri üzerinde temel veri madenciliği süreçlerini uygulayabilir ve sonuçları yorumlayabilir.	-	3	-	3	3	-	1	1	-	-	-