| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Görselleştirme | YBS 425 | 7 | 2 + 0 | 2 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | Öğrencilere veri analizi sonuçlarının görselleştirilmesi konusunda temel altyapının kazandırılması, yaratıcı ve eleştirel düşünce bakış açıları ile yeni tasarımların oluşturulmasıdır. |
| Dersin İçeriği | Ders içeriğinde işletme analitiği uygulamaları ve bu uygulamaların görselleştirmeleri yer almaktadır. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Herhangi bir veri setini anlar, düzenler ve analize hazır hale getirebilir | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , | Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Veri madenciliği süreçlerini anlar ve uygulamaya geçirip sonuçlarını yorumlayabilir | Proje Temelli Öğrenme , Problem Çözme, Anlatım, | Proje / Tasarım, Ödev, |
| 3 | Metin ön işleme yapabilir, metin analizleri yapabilir ve yorumlayabilir. | Proje Temelli Öğrenme , Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Proje / Tasarım, Ödev, |
| 4 | Sosyal medya verilerini işler, analiz eder ve yorumlayabilir. | Proje Temelli Öğrenme , | Proje / Tasarım, |
| 5 | Metinleri işleyerek duygu çıkarımı yapabilir ve bu çıkarımları karar destek amaçlı kullanabilir. | Proje Temelli Öğrenme , Alıştırma ve Uygulama, | Performans Görevi, Proje / Tasarım, Ödev, |
| 6 | Veri görselleştirme araçlarını kullanıp, dinamik ve bütünleşik gösterge panelleri hazırlayabilir. | Proje Temelli Öğrenme , Alıştırma ve Uygulama, | Proje / Tasarım, Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri görselleştirmeye Giriş | |
| 2 | Veri ön işleme ve hazırlama süreçleri (MS EXCEL ve pivot tablo uygulamaları) | |
| 3 | Veri ön işleme ve hazırlama süreçleri (MS EXCEL ve pivot tablo uygulamaları) | |
| 4 | Veri Madenciliği uygulamaları (Weka ile kümeleme ve sınıflandırma) | |
| 5 | Veri Madenciliği uygulamaları (Weka ile Zaman Serisi Analizi) | |
| 6 | Metin Madenciliği Uygulamaları (R Yazılımı ile TDM) | |
| 7 | Metin Madenciliği Uygulamaları (Voyant ile görselleştirme) | |
| 8 | Metin Madenciliği Uygulamaları (Ptyhon ile Duygu Analizi) | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Sosyal Medya Analitiği (Python) | |
| 11 | Veri Görselleştirme (Tableau) | |
| 12 | Veri Görselleştirme (Tableau) | |
| 13 | Veri Görselleştirme (Tableau) | |
| 14 | Genel değerlendirme ve Ödev Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Sistemden paylaşılan içerikler |
| Ders Kaynakları | Sistemden paylaşılan içerikler |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yeni ve Güncel teknolojileri takip edebilir ve bunları değerlendirebilir | X | |||||
| 2 | Kurumsal Bilişim Sistemlerini işleyişini anlayabilir ve bu sistemleri temel seviyede kullanabilir | X | |||||
| 3 | Temel seviyedeki işletme problemlerin sayısal modellerini oluşturur | X | |||||
| 4 | Modellenmiş işletme problemlerini bilişim teknolojileri yardımıyla çözer ve çözümleri yorumlar | X | |||||
| 5 | Bilişim odaklı projelere takımın bir bireyi olarak katkı sağlar | X | |||||
| 6 | Proje yönetiminde takım çalışmasını destekleyen bilgi teknolojileri araçlarını etkin bir biçimde kullanır | X | |||||
| 7 | Temel işletme fonksiyonlarına ve bilişim teknolojilerine hâkim olur ve bunlar arasındaki bağlantıyı kurar | X | |||||
| 8 | Kurumsal bilişim sistemlerinin tasarlanması, geliştirilmesi ve uygulanması süreçlerine katkı verir. | X | |||||
| 9 | Girişimcilik projeleri de dâhil olmak üzere her türlü proje için kaliteli dokümantasyon üretebilir ve bu dokümanları sunar | X | |||||
| 10 | Bilgilendirici, efektif ve ilgi çekici sunumlar hazırlar ve bu sunumları sunar. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Herhangi bir veri setini anlar, düzenler ve analize hazır hale getirebilir | ||||||||||
| 2 | Veri madenciliği süreçlerini anlar ve uygulamaya geçirip sonuçlarını yorumlayabilir | ||||||||||
| 3 | Metin ön işleme yapabilir, metin analizleri yapabilir ve yorumlayabilir. | ||||||||||
| 4 | Sosyal medya verilerini işler, analiz eder ve yorumlayabilir. | ||||||||||
| 5 | Metinleri işleyerek duygu çıkarımı yapabilir ve bu çıkarımları karar destek amaçlı kullanabilir. | ||||||||||
| 6 | Veri görselleştirme araçlarını kullanıp, dinamik ve bütünleşik gösterge panelleri hazırlayabilir. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Ödev | 20 |
| 2. Ödev | 25 |
| 3. Ödev | 15 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 1 | 32 | 32 |
| Proje / Tasarım | 1 | 25 | 25 |
| Ödev | 2 | 10 | 20 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Final | 1 | 25 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,56 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||