GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
IST522 İşletmeler İçin Veri Analitiği Seçmeli Ders Grubu 0 0 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere işletmelerde veri analitiği konusunda temel kavramları, teknikleri ve uygulamaları öğretmek, veri tabanlı karar verme becerilerini geliştirmek ve işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerini sağlamaktır.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 İşletmeler için veri analitiğinin temel kavramlarını anlama.
2 Veri toplama, veri analizi ve veri görselleştirme yöntemlerini uygulama becerisi kazanma.
3 İşletme verilerini analiz ederek bilgi ve içgörüler elde etme becerisi geliştirme.
4 İşletme kararlarını veriye dayalı olarak alabilme ve stratejik yönetim süreçlerine veri analitiğini entegre etme becerisi kazanma.
5 Veri güvenliği, etik ve mahremiyet konularında farkındalık ve sorumluluk geliştirme.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Bu dersin amacı, öğrencilere işletmelerde veri analitiği konusunda temel kavramları, teknikleri ve uygulamaları öğretmek, veri tabanlı karar verme becerilerini geliştirmek ve işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerini sağlamaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Veri Analitiğine Giriş ve Temel Kavramlar
2 Veri Toplama ve Veri Ön İşleme
3 Veri Keşfi ve Görselleştirme
4 İstatistiksel Analizler ve Hipotez Testleri
5 Regresyon Analizi ve Tahmin Modelleri
6 Sınıflandırma ve Kümeleme Algoritmaları
7 Büyük Veri Analitiği ve Makine Öğrenimi
8 Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
9 İş Zekası ve Veri Madenciliği
10 Müşteri Segmentasyonu ve Pazar Analizi
11 Risk Analizi ve Karar Destek Sistemleri
12 Veri Etiketi ve Gizlilik Konuları
13 Veri Odaklı Stratejik Karar Verme
14 Veri Analitiği Uygulamaları ve Gelecekteki Trendler
15 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

1 Albayrak, T., & Lawrence, D. (2018). Veri Analitiği: İş Problemlerini Çözmek İçin Veri Bilimi. Papatya Yayıncılık. 2 Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media. 3 James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer. 4 Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

Yok

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 75 75
Final Sınavı 1 75 75
Toplam İş Yükü (saat) 150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12 PÇ 13 PÇ 14 PÇ 15
ÖÇ 1 4 5 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
ÖÇ 2 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5
ÖÇ 3 4 4 4 5 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4
ÖÇ 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
ÖÇ 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek