.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BVA505 | İşletmeler İçin Veri Analitiği | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, işletmelerin veri analitiği konusunda temel bilgi ve becerileri kazanmalarını sağlamak, veri analizi sürecini anlamalarını ve veri odaklı kararlar alabilmelerini sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yönetimde karar verme süreçlerini anlama ve analiz etme becerisi geliştirmek. |
| 2 | Problem tanımlama ve problem analizi yetkinliği kazanmak. |
| 3 | Karar verme modelleri, yöntemleri ve tekniklerini anlama ve uygulama becerisi geliştirmek. |
| 4 | Çok kriterli karar verme tekniklerini öğrenmek ve uygulama becerisi kazanmak. |
| 5 | Karar verme süreçlerinde etik, sürdürülebilirlik ve sosyal sorumluluk konularını değerlendirme yetkinliği geliştirmek. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Bu dersin amacı, işletmelerin veri analitiği konusunda temel bilgi ve becerileri kazanmalarını sağlamak, veri analizi sürecini anlamalarını ve veri odaklı kararlar alabilmelerini sağlamaktır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Veri Analitiği ve İşletmelerde Veri Kültürü | |||
| 2 | Veri Toplama ve Veri Temizleme | |||
| 3 | Veri Keşfi ve Görselleştirme | |||
| 4 | Veri Ön İşleme ve Veri Dönüşümü | |||
| 5 | İstatistiksel Analiz ve Hipotez Testleri | |||
| 6 | Regresyon Analizi ve Tahminleme | |||
| 7 | Sınıflandırma ve Makine Öğrenmesi | |||
| 8 | Kümeleme Analizi ve Segmentasyon | |||
| 9 | İş Süreçleri ve Veri Analitiği | |||
| 10 | Büyük Veri ve Paralel İşleme | |||
| 11 | Veri Madenciliği ve Örüntü Keşfi | |||
| 12 | Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme | |||
| 13 | Veri Tabanlı Karar Modelleri | |||
| 14 | Etik ve Güvenilirlik Konuları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
1 `Data Science for Business` - Foster Provost, Tom Fawcett 2 `Business Analytics: Methods, Models, and Decisions` - James R. Evans 3 `Python for Data Analysis` - Wes McKinney 4 `Data Analytics for Corporate Debt Markets` - Joao Oliveira Soares, Diana Dunbar, Jakub Jurek 5 `Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think` - Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier
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
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 76 | 76 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 72 | 72 |
| 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 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 |
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 |
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek