Türk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorBilgin, Turgay Tugay
dc.contributor.authorGüven, Zeynep Behrin
dc.date.accessioned2024-07-12T22:23:04Z
dc.date.available2024-07-12T22:23:04Z
dc.date.issued2016en_US
dc.date.submitted2016en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractVeri Madenciliği günümüzde birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. Son zamanlarda, eğitsel ortamlardan elde edilen veriler üzerinde veri madenciliği uygulamaları hızla artmaktadır. Eğitsel veri madenciliği, gelen farklı türlerdeki verilerin keşfedilmesi için yöntemlerin geliştirilmesi ve bu yöntemlerin öğrenci ve öğrenmenin gerçekleştiği ortamın daha iyi anlaşılması amacıyla kullanılması ile ilgilenen bir alan olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, Türk Üniversitelerindeki Bilgisayar Mühendisliği Bölümleri müfredatları kullanılarak bir eğitsel veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bilgisayar Mühendisliği Bölüm derslerinin birbirleriyle benzerlikleri karşılaştırılarak bu veriler üzerinde kümeleme analizi gerçekleştiren bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, birliktelik analizi yöntemleri ile en sık ders birliktelikleri tespit edilmiştir. Bunlara ek olarak, Bilgisayar Mühendisliği Bölümlerinin başarısına etki eden derslerin hangileri olduğu karar ağacı algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir.en_US
dc.description.abstractNowadays, data mining can be used in many different areas. Data mining on data obtained from the educational applications is increasing rapidly. Educational data mining is concerned with developing methods to explore the unique types of data in educational settings and, using these methods, to better understand students and the settings in which they learn. In this study, an educational data mining analyze has been performed using the dataset of Computer Engineering Department curriculums of Turkish Universities. The computer engineering department courses in Turkish Universities were compared with each other and performed cluster analysis. Also, the most common course co-occrences determined by using association analysis methods. In addition, which courses affects the success of the Computer Engineering Departments are determined using decision tree algorithms.en_US
dc.identifier.citationGüven, Zeynep Behrin (2016). Türk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesi / A data mining application on curriculum data of the computer engineering departments of turkish universities (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/11095
dc.institutionauthorGüven, Zeynep Behrinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT1122en_US
dc.subjectEğitsel Veri Madenciliğien_US
dc.subjectKümelemeen_US
dc.subjectBirliktelik Analizien_US
dc.subjectWeb Verisinden bilgi çıkarımıen_US
dc.subjectEducational Data Miningen_US
dc.subjectClusteringen_US
dc.subjectAssociation Analysisen_US
dc.subjectWeb Data Retrievalen_US
dc.titleTürk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesien_US
dc.title.alternativeA data mining application on curriculum data of the computer engineering departments of turkish universitiesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Zeynep_Behrin_Güven_Türk_Üniversitelerindeki_Bilgisayar.pdf
Boyut:
2.63 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu