BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| SEN5550 | İş Zekası | Bahar | 3 | 0 | 3 | 8 |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Katılımcılar iş zekâsının temel kullanım alanlarını öğrenecek, veri madenciliği yöntemlerinin iş zekâsına katkılarını görecek, açık kaynak kodlu ve ticari iş zekâsı çözümleri ile tanışacak ve uygulama geliştireceklerdir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. İş Zekâsı kavramını öğrenir 2. Raporlama araçlarına hâkimiyeti artar 3. Veri madenciliğinin sağladığı katkıları öğrenir 4. Temel ETL araçlarını kullanır |
Dersin İçeriği
| Bu dersin içeriğinde iş zekasına giriş, veritabanı yönetim sistemleri, veri ambarı modelleri ve mimarileri, veri madenciliği, önişleme, metodoloji ve güdümlü algoritmalar ve güdümlü olmayan algoritmalar bulunmaktadır. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | İş zekâsına giriş | |
| 2) | Veritabanı yönetim sistemleri – 1 | |
| 3) | Veritabanı yönetim sistemleri – 2 | |
| 4) | Veri ambarı modelleri ve mimarileri – uygulama | |
| 5) | Veri ambarlarında Datamart’lar | |
| 6) | Veri madenciliği – 0 (önişleme) | |
| 7) | Veri madenciliği – 0 (önişleme) / Ara Sınav | |
| 8) | Veri madenciliği – 1 (Metodoloji ve güdümlü algoritmalar) | |
| 9) | Veri madenciliği – 2 (Güdümlü algoritmalar devam) | |
| 10) | Veri madenciliği – 3 (Güdümlü olmayan algoritmalar) | |
| 11) | Proje sunumları – 1 | |
| 12) | Proje sunumları – 2 | |
| 13) | Proje sunumları – 3 | |
| 14) | Genel değerlendirme ve kapanış |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Business Intelligence: Making Better Decisions Faster by Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner (2002) |
| Diğer Kaynaklar: | Yok |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 5 |
| Ödev | 2 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınavlar | 1 | 22 | 22 |
| Final | 1 | 41 | 41 |
| Toplam İş Yükü | 189 | ||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Temel Yazılım Mühendisliği bilgi ve yetkinliklerini kullanır. | 3 |
| 2) | Yazılım Mühendisliği uygulamaları için gerekli olan program geliştirme becerisini uygular. | 3 |
| 3) | Veri yapılarını kullanır ve algoritma geliştirme bilgilerini uygular. | 2 |
| 4) | İşletim sistemleri üzerinde sistem programları geliştirir. | 2 |
| 5) | Bilgisayar organizasyonu, tasarımı ve mimarilerini tanımlar. | 2 |
| 6) | Bilgisayar ağları ve ağ güvenliği yapılarını oluşturur. | 2 |
| 7) | İş zekası, veri madenciliği ve veri analizi araçlarını kullanır, tekniklerini uygular. | 3 |
| 8) | Veritabanı uygulamaları ve WEB tabanlı programlar geliştirir. | 4 |
| 9) | Bilgi teknolojileri projelerini tanımlar, analiz eder, tasarlar ve yönetir. | 3 |
| 10) | Eğitimde teknoloji tabanlı ortamları ve araçları kullanır ve geliştirir. | 3 |
| 11) | İş ortamındaki bilişim teknolojileri ihtiyaçlarını saptar, tanımlar ve çözer. | 3 |
| 12) | Bilişim teknolojileri yetkinliklerini mesleki sorumluluklar ve etik kuralları çerçevesinde kullanır. | 4 |