MATEMATİK | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
COP4408 | OBASE İş Zekası | Bahar Güz |
3 | 0 | 3 | 5 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
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. |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |