Veri madenciliğine giriş; süreç ve uygulama alanları; veri temizleme, eksik ve aykırı değerlerle başa çıkma; veri dönüştürme ve görselleştirme; korelasyon ve dağılım analizi; sınıflandırma yöntemleri (karar ağaçları, lojistik regresyon, Naive Bayes); model değerlendirme teknikleri; kümeleme algoritmaları (k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme); pazar sepeti analizi, sık öğe kümeleri, birliktelik kuralları ve budama yöntemleri; özellik seçimi ve temel bileşen analizi (PCA).
- Teacher: Admin User