BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| COP4408 | OBASE İş Zekası | Bahar | 3 | 0 | 3 | 5 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders öğrencilere temel ve detaylı İş Zekası kavramlarına giriş sağlar ve olası çözümlerin mimarisini tartışır. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. İş zekası ve iş zekası pazarının temel kavram ve kategorilerini tanımlar 2. Veri ambarı mimarilerini tanımlar 3. İlişkisel model tanımlama, normalize veri modelleri oluşturma ve SQL ile veri kaynaklarına sorgu belirler 4. İş zekası kavramları açısından vaka çalışmalarını tartışır 5. Veri madenciliği ve kümeleme yöntemlerini tanımlar 6. Sinir ağlarını tanımlar 7. Karar ağaçlarını tanımlar 8. İş zekası ön uç uygulamalarını tanımlar 9. Proje sunumları hazırlar |
Dersin İçeriği
| İş zekasının temelleri, veri ambarı, rdbms kavramları, boyutları modelleme ve toplamaları oluşturma, panel - vaka çalışmaları, veri madenciliği eğiticisiz yöntemlere giriş, eğiticili yöntemler, iş zekası ön-uç uygulamaları |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | İş Zekasına Giriş | |
| 2) | Veri Ambarı | |
| 3) | RDBMS Kavramları I | |
| 4) | RDBMS Kavramları II | |
| 5) | Boyutları Modelleme ve Toplamaları oluşturma | |
| 6) | Boyutları Modelleme ve Toplamaları oluşturma | |
| 7) | Panel - Vaka Çalışması: Migros | |
| 8) | Veri Madenciliği Eğiticisiz Yöntemlere Giriş | |
| 9) | Veri Madenciliği Eğiticisiz Yöntemlere Giriş | |
| 10) | Eğiticili Yöntemler | |
| 11) | Eğiticili Yöntemler | |
| 12) | İş Zekası Ön-Uç | |
| 13) | Proje Sunumları | |
| 14) | Panel - Vaka Çalışması: Turkcell |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Corporate Information Factory, W. H. Inmon, Claudia Imhoff, Ryan Sousa, 2001, 0471399612 Business intelligence : a managerial approach, E. Turban, R. Sharda, J.E. Arnsson, D. King, 2007, 013234761X The Data Warehouse Toolkit, R. Kimball, M. Ross, 1996, 0471153370 |
| Diğer Kaynaklar: | Yok |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 1 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 35 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 15 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 25 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 75 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 3 | 5 | 15 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | 18 | 18 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 115 | ||
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) | Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. | 3 |
| 2) | Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır. | 4 |
| 3) | Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. | 5 |
| 4) | Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. | 3 |
| 5) | Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. | 4 |
| 6) | Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme. | 4 |
| 7) | Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. | 3 |
| 8) | Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. | 5 |
| 9) | Moleküler biyoloji ve genetik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma. | 4 |
| 10) | Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder. | 5 |
| 11) | Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara bilimsel yaklaşımla çözüm araştırır. | 4 |