| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Madenciliği ve İş Zekası | YBS 409 | 7 | 2 + 0 | 2 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı Veri madenciliği ve iş zekası kavramlarını ve bu kavramların işletmeler açısından öncemini öğrencilere kavratabilmek, bu konular hakkında teorik altyapı oluşturarak, yazılımlar yardımıyla gerçekleştirilecek uygulamalar konunun pekiştirilmesi sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği | Derste öncelikle iş zekası alanında bir giriş gerçekleştirilecek ve girişten sonra Veri madenciliği ve iş zekasının teknolojik altyapısı (Veri kavramı ve Veri ambarları) hakkında bilgiler sunulacaktır. Sonrasında Veri madenciliği konusuna değinilecek, veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgiler sunulacaktır. Bu metotlar EXCEL ve/veya SPSS Modeller programları ile uygulamalı olarak değerlendirilecektir. Dersin son kısmında ise Normatif iş zekası yaklaşımları ve Görsel analitik konularına değinilecektir. Bu konulardaki uygulamalar ise Tableau yazılımı ile gerçekleştirilecektir. Ders İş zekası ve veri madenciliği trendleri ve Büyük Veri analitiği konuları hakkında genel bilgiler verilerek tamamlanacaktır. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | İş zekası ile ilgili temel kavramlarının ve iş zekası geliştirme ve uygulama sürecinin öğrenilmesi | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
| 2 | Veri ambarları, OLAP ve veri madenciliği temel kavramları, teknikleri ile ilgili temel yeterliliklerin edinilmesi | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
| 3 | İşletme performans yönetimi ve iş zekası ilişkisinin kurulması | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
| 4 | Web ve metin madenciliği araçlarının kavranması | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav , Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | İş Zekâsına Giriş | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 2 | Karar verme sürecinin temelleri | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 3 | Veri Ambarları | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 4 | Görselleştirme ve Raporlama, OLAP | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 5 | Veri Madenciliğine Giriş ve Tanımlayıcı Teknikler | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 6 | Veri Madenciliği Teknikleri (Birliktelik Kuralları, Sınıflandırma, Kümeleme, Aykırılık Keşfi) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 7 | Veri Madenciliği Uygulamaları (Yazılım Destekli) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 8 | Veri Madenciliği Uygulamaları (Yazılım Destekli) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 9 | ARA SINAV | |
| 10 | Görsel Analitik Kavramı ve İşletme Performans Yönetimi | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 11 | İş Zekası Uygulamaları (Tableau Yazılımı Destekli) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 12 | İş Zekası Uygulamaları (Tableau Yazılımı Destekli) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 13 | İş Zekası Tekniklerine Giriş (Metin ve Web Madenciliği, Normatif ve Zeki Teknikler) | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| 14 | İş Zekası ve Veri Madenciliği Trendleri ve Büyük veri analitiği | Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Ders Notları haftalık olarak sisteme yüklenecek olan sunulardır. |
| Ders Kaynakları | 1-) Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 2 | İşletmenin temel fonksiyonları olan üretim, pazarlama, muhasebe, finans ve insan kaynakları, sayısal yöntemler ve yönetim organizasyon alanında gerekli bilgilere sahip olur. | ||||||
| 3 | Yönetim bilişim sistemlerini teknik, örgütsel ve yönetsel açıdan tanımlayabilir, yerel, ulusal ve küresel boyutlarını kavrayabilir. | ||||||
| 4 | Yönetim bilişim sistemlerinin multidisipliner bir alan olduğunun farkında olur ve diğer disiplinler ile ilişkisini kurabilir. | ||||||
| 5 | Analitik düşünüp, gerçek hayat problemleri karşısında kazandığı bilgi ve becerileri kullanıp çözüm üretebilir. | ||||||
| 6 | İşletmede farklı alanlarda kullanılan veya kullanılabilecek bilişim teknoloji ve sistemlerini tanır. | ||||||
| 7 | İşletmede farklı alanlarda bilişim teknoloji ve sistemlerini kullanarak sorun çözebilir ve karar alıcıları destekler. | ||||||
| 8 | Bilişim projelerine teknik ve yönetsel katkı verebilir ve sorumluluk alabilir. | ||||||
| 9 | Bilişim teknoloji ve sistemleri alanında hızlı değişimi takip eder ve sürekli kendini yeniler. | ||||||
| 10 | Bilişim teknoloji ve sistemleri konusunda sahip olduğu birikimini, yaşanan güncel gelişmeleri ve gelişen eğilimleri, her türlü iletişim aracını kullanarak aktarabilir, gerektiği durumlarda bunu en az bir yabancı dili kullanarak yapabilir. | ||||||
| 11 | Sosyal ve teknik alanları birleştirebilecek disiplinlerarası çalışmalar için fikirler üretebilir ve bu fikirleri uygulamaya geçirebilir. | ||||||
| 12 | Programlama mantığını bilir ve güncel bir programlama dili kullanabilir. | ||||||
| 13 | Bir bilişim sistemi için gerekli ihtiyaçları analiz edip, sisteme ait veritabanın analiz, dizayn ve implementasyon aşamalarındaki süreçlere hakim olur. | ||||||
| 14 | Kurumsal bilişim sistemlerinin yönetsel/fonksiyonel uygulamalarına hakim olur. | ||||||
| 15 | Yenilikçi ve yaratıcı fikirler üretebilir ve bu fikirleri uygulamaya geçirebilir. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | İş zekası ile ilgili temel kavramlarının ve iş zekası geliştirme ve uygulama sürecinin öğrenilmesi | ||||||||||||||
| 2 | Veri ambarları, OLAP ve veri madenciliği temel kavramları, teknikleri ile ilgili temel yeterliliklerin edinilmesi | ||||||||||||||
| 3 | İşletme performans yönetimi ve iş zekası ilişkisinin kurulması | ||||||||||||||
| 4 | Web ve metin madenciliği araçlarının kavranması |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 35 |
| 1. Sözlü Sınav | 10 |
| 2. Sözlü Sınav | 5 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 2 | 10 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 130 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,2 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||