BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZLİ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
SEN5550 | İş Zekası | Bahar | 3 | 0 | 3 | 8 |
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
Öğretim Dili: | En |
Dersin Türü: | Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
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. |
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 |
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. |
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 |
Ders Notları: | Business Intelligence: Making Better Decisions Faster by Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner (2002) |
Diğer Kaynaklar: | Yok |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Devam | 14 | % 5 |
Laboratuar | % 0 | |
Uygulama | % 0 | |
Arazi Çalışması | % 0 | |
Derse Özgü Staj | % 0 | |
Küçük Sınavlar | % 0 | |
Ödev | 2 | % 10 |
Sunum | % 0 | |
Projeler | 1 | % 20 |
Seminer | % 0 | |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Ara Juri | % 0 | |
Final | 1 | % 40 |
Rapor Teslimi | % 0 | |
Juri | % 0 | |
Bütünleme | % 0 | |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
Uygulama | 14 | 3 | 42 |
Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | 42 |
Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 0 | 0 | 0 |
Küçük Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
Ara Juri | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınavlar | 1 | 22 | 22 |
Rapor Teslimi | 0 | 0 | 0 |
Juri | 0 | 0 | 0 |
Final | 1 | 41 | 41 |
Toplam İş Yükü | 189 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |