Dersin Adı |
İşletmeler için Veri Analitiği
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
BA 585
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Olgu / Vaka çalışması Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama Anlatım / Sunum |
|||||
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) |
Dersin Amacı | Ders, veri odaklı yaklaşımın iş hayatı konu ve sorunlarında nasıl kullanılması gerektiğini göstermeyi amaçlamaktadır. Öğrencileri iş problemlerinin analizinde faydalı olacak veri bilimi bilgisi, araçları ve uygulamalarıyla donatmayı hedeflemektedir. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Bu ders, iş problemlerinde veri biliminin kullanımını ve uygulamasını gösterir. Çeşitli iş vaka örneklerinde veri analitiği modellerinin uygulanmasında R programının kullanımını öğretir. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |
|
|
Temel Ders |
X
|
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | İş Analitiğine ve R’a Giriş | Bölüm 1. Kabacoff, R. (2011). R in Action. Shelter Island, NY, USA: Manning publications. ISBN: 9781935182399. |
2 | İş Problemleri için Veri Setlerinin Oluşturulması | Bölüm 2. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. Hoboken, NJ: Wiley. ISBN: 978-1-118-44714-7 |
3 | Verinin İş Analizi için Uygun Hale Getirilmesi | Bölüm 4. Kabacoff, R. (2011). R in Action. |
4 | Verinin İş Analizi için Uygun Hale Getirilmesi | Bölüm 4. Kabacoff, R. (2011). R in Action. |
5 | Verinin Görselleştirilmesiyle İş Problemleri Hakkında Öngörü Kazanma | Bölüm 6. Kabacoff, R. (2011). R in Action. |
6 | Verinin Görselleştirilmesiyle İş Problemleri Hakkında Öngörü Kazanma | Bölüm 6. Kabacoff, R. (2011). R in Action. |
7 | İş Analizi için Temel İstatistik | |
8 | Vize Sınavı | |
9 | Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemiyle Satış Rakamlarının Analizi | Bölüm 3. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. |
10 | Çoklu Doğrusal Lojistik Regresyon Yöntemiyle Finansal Risk Analizi | Bölüm 7. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. |
11 | Karar Ağaçları Yöntemiyle Ürün Hata Risk Analizi | Bölüm 13. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. |
12 | Müşteri Segmentasyonu | Bölüm 15-16. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. |
13 | Metin Analiziyle Müşteri Değerlendirmelerinin İncelenmesi | Bölüm 19. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. |
14 | Hangi Yöntem Hangi İş Problemleri için Kullanılmalı? | |
15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R. Hoboken, NJ: Wiley. ISBN: 978-1-118-44714-7 Kabacoff, R. (2011). R in Action. Shelter Island, NY, USA: Manning publications. ISBN: 9781935182399 |
Önerilen Okumalar/Materyaller |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım |
1
|
5
|
Laboratuvar / Uygulama |
-
|
-
|
Arazi Çalışması |
-
|
-
|
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
-
|
-
|
Portfolyo |
-
|
-
|
Ödev |
1
|
25
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
-
|
-
|
Proje |
-
|
-
|
Seminer/Çalıştay |
-
|
-
|
Sözlü Sınav |
-
|
-
|
Ara Sınav |
1
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
4
|
100
|
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam | 4 | 100 |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
-
|
-
|
-
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
5
|
70
|
Arazi Çalışması |
-
|
-
|
-
|
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
-
|
-
|
-
|
Portfolyo |
-
|
-
|
-
|
Ödev |
1
|
32
|
32
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
-
|
-
|
-
|
Proje |
-
|
-
|
-
|
Seminer/Çalıştay |
-
|
-
|
-
|
Sözlü Sınav |
-
|
-
|
-
|
Ara Sınavlar |
1
|
30
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
40
|
Toplam |
220
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
|||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
1 |
Genel işletme bilgi ve becerilerini gösterir. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
İşletme disiplininde uzmanlaştığı alanda güncel literatürü inceler. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
3 |
İşletmelerin performansını bütünsel bakış açısıyla değerlendirir. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
4 |
Bilim alanı ile ilgili fikirlerini ve araştırma sonuçlarını etkili bir biçimde farklı dinleyici kitlelerine aktarır. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
5 |
İşletme problemlerine yaratıcı ve yenilikçi çözümler getirir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
6 |
İşletme problemlerini analitik ve teknolojik araç ve teknikler kullanarak çözer. |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
7 |
İşletme alanıyla ilgili bilgileri eleştirel bakış açısıyla değerlendirir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
8 |
Araştırma yaparken ve iş ile ilgili kararlarında etik ve sosyal sorumlu davranış sergiler. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
9 |
Bağımsız olarak ampirik bir araştırma tasarlar ve yürütür. |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
10 |
Bir yabancı dili kullanarak İşletmecilik alanı ile ilgili bilgileri takip eder ve akademik ortamlarda tartışmalara katılır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..