Bizi takip edin
|
EN

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

İşletme (MBA) Yüksek Lisans Programı (Tezli)

BA 585 | Ders Tanıtım Bilgileri

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
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;
  • Veri analitiği yaklaşımlarını pazarlama, operasyon yönetimi ve insan kaynakları gibi farklı iş fonksiyon alanlarına uygulayabilecektir.
  • Problem türüne göre uygun bir analitik yöntem uygulayabilecektir.
  • İş problemlerinin analizinde çeşitli analitik araçlar kullanabilecektir.
  • İşletme problemlerine uygulanan veri analizinin çıktılarını yorumlayabilecektir.
  • Veri analizi için programlama becerilerini tanımlayabilecektir.
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 Kategorisi

Temel Ders
X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

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 Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemiyle Satış Rakamlarının Analizi Bölüm 3. Ledolter, J. (2013). Data mining and business analytics with R.
9 Vize Sınavı
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

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

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

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
3
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

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)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
14
5
70
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
1
32
32
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
30
30
Final Sınavı
1
40
40
    Toplam
220

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
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
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.