Data Mining, Türkçe anlamıyla Veri Madenciliği anlamına gelen dersin notlarını PDF formatında bölüm bölüm indirebilirsiniz.
Veri madenciliği, yapay zekanın, makine öğrenmesinin, istatistiklerin ve veritabanı sistemlerinin kesişme noktasındaki yöntemleri içeren geniş veri kümelerindeki kalıpları keşfetmenin hesaplama sürecidir. Bilgisayar biliminin disiplinler arası bir alt alanıdır. Veri madenciliği sürecinin genel amacı, bir veri kümesinden bilgi çıkarmak ve daha sonraki kullanım için anlaşılabilir bir yapıya dönüştürmektir. Ham analiz aşamasının yanı sıra, veri tabanı ve veri yönetimi yönleri, veri ön işleme, model ve çıkarım konuları, ilginçlik ölçütleri, karmaşıklık konuları, keşfedilen yapıların post-processing, görselleştirme ve çevrimiçi güncelleme içerir. Veri madenciliği, “veritabanlarında bilgi keşfi” sürecinin veya KDD’nin analiz aşamasını içermektedir.
Terim yanlış bir isimdir, çünkü amaç, verinin kendisinin çıkarılması (madenciliği) değil, büyük miktardaki verilerin kalıp ve bilgi çıkarımı olmasıdır. Aynı zamanda bir çarpıcı kelimedir ve sıklıkla herhangi bir biçimde büyük ölçekli veri veya bilgi işleme (toplama, çıkarma, depoculuk, analiz ve istatistik) gibi bilgisayar karar destek sisteminin herhangi bir uygulamasına uygulanır; bunlara yapay zeka, Makine öğrenimi ve iş zekası. Veri madenciliği: Pratik makine öğrenme araçları ve Java (çoğunlukla makine öğrenme materyalini kapsayan) teknikleri başlangıçta Pratik makine öğrenimi olarak adlandırılmış ve veri madenciliği terimi sadece pazarlama nedenleriyle eklenmiştir. Çoğu zaman daha kapsamlı genel terimler (büyük ölçekli) veri analizi ve analitiği – ya da gerçek yöntemlerden söz ederken yapay zeka ve makine öğrenimi – daha uygundur.