Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	BİL612 - Data and Text Mining (Veri ve Metin Madenciliği)
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	PROFESÖR DOKTOR CİHAN KALELİ
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze öğretim, seminer sunumları, makale incelemeleri, uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve araştırma projesi etkinlikleri.
Dersin Önkoşulları	Makine öğrenmesi, veri tabanı sistemleri, olasılık ve istatistik konularında temel bilgi sahibi olmak
Önerilen Dersler	Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği,
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	Data Mining: Concepts and Techniques - Introduction to Information Retrieval
Okuma Listesi
Değerlendirme	Ara dönem seminer sunumları, araştırma makalesi incelemeleri, uygulamalı ödevler, dönem projesi ve final raporu üzerinden değerlendirme yapılır.
Staj & Uygulama
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Veri ve Metin Madenciliğine Giriş, Araştırma Problemleri ve Güncel Eğilimler
2. hafta	Veri Ön İşleme, Temizleme, Dönüştürme ve Özellik Mühendisliği
3. hafta	Veri Madenciliğinde İleri Sınıflandırma ve Kümeleme Yöntemleri
4. hafta	Boyut İndirgeme, Temsil Öğrenme ve Özellik Seçimi
5. hafta	Metin Ön İşleme, Sözcük Temsilleri ve Vektör Uzay Modelleri
6. hafta	Bilgi Erişimi Sistemleri ve Metin İndeksleme Teknikleri
7. hafta	Metin Sınıflandırma ve Doküman Kümeleme Yöntemleri
8. hafta	Konu Modellemesi, Latent Semantic Analysis ve Topic Modeling Yaklaşımları
9. hafta	Derin Öğrenme Tabanlı Metin Madenciliği Yöntemleri
10. hafta	Transformer Mimarileri, BERT ve Büyük Dil Modelleri
11. hafta	Sosyal Medya Analizi, Duygu Analizi ve Görüş Madenciliği
12. hafta	Grafik Tabanlı Veri ve Metin Madenciliği Yaklaşımları
13. hafta	Açıklanabilir, Gizlilik Koruyan ve Dağıtık Veri Madenciliği Yaklaşımları
14. hafta	Öğrenci Seminerleri, Makale Sunumları ve Araştırma Projesi Değerlendirmeleri

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)		0