| BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| ENM5203 | İstatistik Veri Analizi ve Karar Alma | Bahar | 3 | 0 | 3 | 12 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ETHEM ÇANAKOĞLU |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu derste bilgisayar teknolojisi kullanılarak, veri inceleme amaçlı istatistiksel ve kantitatif yöntemler aktarılacaktır. Amaç, bu verileri yorumlayarak modeller oluşturmak ve bu modelleri karar verme sürecinde kullanmaktır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; İstatistiksel yöntemlerle karar verme becerisi, anlamlı veri toplama, verileri inceleyip yorumlama/bilgiye çevirebilme |
| Ders içeriğinde veri toplama, veri okuma, hipotez testleri ve güven aralıkları, regresyon analizi ve ANOVA anlatılacaktır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş: Veri nedir? | |
| 2) | Veri toplama | |
| 3) | Betimleyici istatistikler | |
| 4) | Güven aralıkları | |
| 5) | Hipotez testi | |
| 6) | Hipotez testi | |
| 7) | Vize | |
| 8) | Regresyon analizi | |
| 9) | Regresyon analizi | |
| 10) | ANOVA | |
| 12) | ANOVA | |
| 12) | SPSS | |
| 13) | Proje sunumları | |
| 14) | Proje sunumları |
| Ders Notları / Kitaplar: | N/A |
| Diğer Kaynaklar: | Statistics for Business: Decision Making and Analysis, Robert A. Stine, Dean Foster, Pearson, 2011, 0321123913 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 35 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 25 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 75 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | 56 |
| Sunum / Seminer | 1 | 15 | 15 |
| Proje | 1 | 90 | 90 |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 | 40 |
| Final | 1 | 60 | 60 |
| Toplam İş Yükü | 303 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bilimsel literatürü takip eder, eleştirel biçimde analiz eder ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır. | 2 |
| 2) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve yönetir. | 2 |
| 3) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen sonuçları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir. | 2 |
| 4) | Yaptığı araştırma ve projelerin sonuçlarını akademik standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar. | 3 |
| 5) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırma yapar, özgün düşünce geliştirir ve bu bilgileri uygulamaya aktarır. | 2 |
| 6) | Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanına özgü ileri düzey kuramsal ve uygulamalı bilgileri etkin bir biçimde kullanır. | 2 |
| 7) | Mesleki, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder; mühendislik uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır. | 3 |