BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (TÜRKÇE, 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 |
| YZM5550 | İş Zekası | Güz Bahar |
3 | 0 | 3 | 12 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | Turkish |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | Graduate |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. MEHMET ALPER TUNGA |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi SERKAN AYVAZ |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok. |
| Dersin Amacı: | Katılımcılar İş Zekâsı'nın 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 kavramlarını açıklar 2. Raporlama araçlarını kullanır 3. Veri madenciliğinin sağladığı katkıları tanımlar 4. Temel ETL araçlarının kullanır |
Dersin İçeriği
| Bu dersin içeriğinde iş zekâsına giriş, veritabanı yönetim sistemleri, veri ambarı modelleri ve mimarileri, veri ambarlarında datamart’lar, veri madenciliği – 0 (önişleme), veri madenciliği – 1 (Metodoloji ve güdümlü algoritmalar), veri madenciliği – 2 (Güdümlü algoritmalar devam), veri madenciliği – 3 (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: | Will be given weekly. |
| Diğer Kaynaklar: | Yok - None. |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 5 |
| Ödev | 5 | % 15 |
| Projeler | 3 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| 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 |