Metin madenciliği ile endüstri mühendisliğinde kariyer planlama
Career planning in industrial engineering with metin mining
- Tez No: 833667
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE ESEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Endüstri mühendisliği, Metin madenciliği, Web madenciliği, Big data, Industrial engineering, Text mining, web mining
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Endüstri Mühendisliği ile ilgili iş ilanları dünya çapında araştırılmıştır. Çalışmanın verileri Linkedin'den elde edilmiştir. Verileri elde etmek için web madenciliği yapılmış ve Python 3.10 sürümü kullanılmıştır. Alınan veriler ışığında en çok hangi ülkelerde Endüstri Mühendisi alımı yapıldığı, iş fonksiyonlarının ülkelere göre dağılımı, iş tanımlarının dağılımı veri madenciliği teknikleriyle incelenip, Endüstri Mühendisinden istenen temel yetenekler için iş açıklamalarından metin madenciliği yapılmıştır. Metin madenciliği çalışmasını derinleştirmek için ise RapidMiner programından yararlanılmıştır. En sık geçen kelime öbekleri tespit edilmiş ve yetenek analizi tablosu oluşturulmuştur. Yetenek analizi tablosu, anahtar kelimeler baz alınarak oluşturulmuş ve yapılan gruplama k-NN algoritmasıyla test edilmiştir. Sonuçlara göre %72,45 doğru bir sınıflandırma yapıldığı görülmüştür. Temel olarak, dünyada Endüstri Mühendisliği alımlarını, ülkelere göre aranan özellikler araştırılmış ve buna uygun olarak ilerideki çalışmalara katkı sağlamak, üniversitelerin ders içerikleri ile iş dünyasında aranan özellikler arasında köprü kurması amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, job postings related to Industrial Engineering were searched worldwide. The data of the study was obtained from Linkedin. Web mining was performed and Python 3.10 version was used to obtain the data. In the light of the data received, the countries that mostly recruit Industrial Engineers, the distribution of job functions by country, the distribution of job descriptions were examined with data mining techniques, and text mining was performed from job descriptions for the basic skills required from Industrial Engineers. RapidMiner program was used to deepen the text mining study. The most frequently occurring word phrases were identified and a skill analysis table was created. The talent analysis table was created based on keywords and the grouping was tested with the k-NN algorithm. According to the results, it was seen that a 72.45% correct classification was made. Basically, the qualifications sought for Industrial Engineering recruitment in the world by country have been researched and accordingly, it is aimed to contribute to future studies and to build a bridge between the course contents of universities and the qualifications sought in the business world.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ile yazılım mühendisliği dersi projelerinin iyileştirilmesi
Improvement of software engineering studies projects with data mining
PINAR CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA KALIPSIZ
- Predictive modeling of non-routine maintenance workload in aircraft operations: a task card-level approach using real mro data and machine learning
Uçak bakım operasyonlarında non-routıne iş yükünün öngörüsel modellemesi: gerçek mro verileri ve makine öğrenmesi ile görev kartı düzeyinde bir yaklaşım
TALHA GÜÇLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- Metin madenciliği ve makine öğrenmesi ile internet sayfalarının sınıflandırılması
Web page classification using text mining and machine learning
İLKER ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OUMOUT CHOUSEIN OGLOU
- Kestirimci bakım belgelerinin metin madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of predictive maintenance documents with text mining methods
ÖMÜR KUZUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTUĞ ONAN
- Dengesiz veri setlerinde sınıflandırma problemlerinin çözümünde melez yöntem uygulaması
Hybrid method application to solve classification problems in imbalanced datasets
MESTAN ŞAHİN PİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DUYGU YILMAZ EROĞLU