BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (TÜRKÇE, TEZSİZ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
BDA5121 | Girişimcilik ve Büyük Veri Yönetimi | Güz Bahar |
3 | 0 | 3 | 8 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | İngilizce |
Dersin Türü: | Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi ECE GELAL SOYAK |
Dersin Amacı: | Bu dersin temel amacı, öğrencileri büyük veri tarafından yönlendirilen girişimcilik fırsatlarını belirleme, değerlendirme ve bunlardan yararlanma konusunda bilgi ve becerilerle donatmaktır. Öğrenciler, verilerin yeni kurulan şirketlerde ve veri merkezli girişimlerde hem stratejik bir varlık hem de inovasyon için bir katalizör olarak nasıl hizmet edebileceğini keşfedeceklerdir. Ders, teknik büyük veri yetenekleri ile iş zekası arasındaki boşluğu doldurmayı amaçlamakta ve öğrencileri veriden para kazanma, dijital iş modelleri ve ölçeklenebilir, sürdürülebilir girişimler yaratmada verinin rolü hakkında eleştirel düşünmeye teşvik etmektedir. Vaka çalışmaları, gerçek dünyadan örnekler ve uygulamalı proje çalışmaları sayesinde öğrenciler veriye dayalı iş fikirlerini formüle etmeyi öğrenecek ve dinamik, yüksek büyüme ortamlarında veri stratejilerini uygulamanın yönetimsel zorluklarını anlayacaklardır. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu kursu tamamlayan öğrenciler şunları yapabilir; - Girişimcilik fırsatlarını belirlemek ve doğrulamak için büyük veriden nasıl yararlanılabileceğini anlama. - Yalın girişim ilkelerini veri odaklı iş modelleri bağlamında uygulayabileceklerdir. - Büyük veriyi temel bir değer faktörü olarak içeren iş modellerini tasarlama ve değerlendirme. - Startup ortamlarında veri varlıklarını yönetmek, idare etmek ve bunlardan para kazanmak için stratejiler geliştirmek. - Başarılı veri odaklı girişimlerin vaka çalışmalarını analiz etme ve temel başarı faktörlerini çıkarma. - Girişimcilik bağlamlarında veri kullanımıyla ilgili etik, yasal ve düzenleyici zorlukları ele alma. - İş fikirlerini yatırımcılar, ortaklar ve teknik ekipler de dahil olmak üzere paydaşlara etkili bir şekilde iletebilme. |
Kurs, girişimcilik ve büyük verinin kesiştiği çok çeşitli disiplinler arası konuları kapsamaktadır. İlk modüllerde girişimci düşüncenin temelleri, fırsat tanıma ve yalın girişim metodolojileri tanıtılacak, ardından büyük verinin değer yaratma ve iş modeli inovasyonundaki rolü üzerine derinlemesine tartışmalar yapılacaktır. Öğrenciler, veri yaşam döngüsü yönetimi, veri yönetişimi ve girişimcilik girişimlerinde verilerin etik kullanımını inceleyeceklerdir. Veriye dayalı fırsatların belirlenmesi, veri ürünlerinin prototipinin oluşturulması ve pazara açılma stratejilerinin tasarlanması gibi pratik uygulamalara vurgu yapılmaktadır. Ek konular arasında yatırımcıların veri odaklı girişimlere bakış açıları, veri altyapısını ölçeklendirme ve dijital işletmelerde düzenleyici ve gizlilik zorluklarının üstesinden gelme yer almaktadır. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Girişimciliğe Giriş ve Büyük Veri | |
2) | Veri analitiğini kullanarak pazardaki boşlukları belirlemek; müşteri ve sektör verileriyle girişim fikirlerini doğrulamak. | |
3) | Yalın Girişim ve Veri Odaklı Doğrulama; Minimum uygulanabilir ürün (MVP) ve verilerle A/B testi | |
4) | Büyük veri ekosistemlerine genel bakış (Hadoop, Spark, bulut platformları) | |
5) | İş Modelleri ve Veriden Para Kazanma | |
6) | Startup'larda Veri Yönetişimi ve Etik | |
7) | Verilerle Prototip Oluşturma ve Ürün Geliştirme | |
8) | MVP'den ölçeğe geçiş: zorluklar ve çözümler | |
9) | Veri Odaklı Girişimlere Finansman Sağlama | |
10) | Rekabet Avantajı ve Veri Ağı Etkileri | |
11) | Nihai proje geliştirme | |
12) | Final Proje Sunumları |
Ders Notları / Kitaplar: | None |
Diğer Kaynaklar: | - |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Küçük Sınavlar | 4 | % 40 |
Sunum | 1 | % 40 |
Rapor Teslimi | 1 | % 20 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 100 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sunum / Seminer | 1 | 30 | 30 |
Proje | 1 | 50 | 50 |
Küçük Sınavlar | 3 | 15 | 45 |
Rapor Teslimi | 1 | 30 | 30 |
Toplam İş Yükü | 197 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Bilgi teknolojileri alanındaki bilimsel literatürü takip eder, eleştirel bir yaklaşımla analiz eder ve karmaşık BT problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır. | |
2) | Bilgi teknolojileriyle ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve proje yönetimi süreçlerini etkin biçimde yürütür. | |
3) | Bilgi teknolojileri alanındaki çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen bulguları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir. | |
4) | Yürüttüğü araştırma ve projelerin sonuçlarını, akademik ve sektörel standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar. | |
5) | Alanla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırmalar yapar, yenilikçi ve özgün fikirler geliştirir, bu bilgileri teknolojiye ve uygulamaya dönüştürür. | |
6) | Bilgi teknolojileri alanına özgü ileri düzey kuramsal bilgileri ve uygulamalı becerileri etkin biçimde kullanır; güncel yazılım, donanım ve sistem çözümlerini analiz eder ve geliştirir. | |
7) | Mesleki, bilimsel ve etik ilkelere uygun hareket eder; bilgi teknolojileri uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır. |