Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
İş Analitiği Uygulamaları YBS 425 7 2 + 0 2 5
Ön Koşul Dersleri

Zorunlu ön koşul dersi olmamakla beraber iş zekası ve veri madenciliği dersinin 5. yarıyılda alınması önerilmektedir.

Önerilen Seçmeli Dersler

Yok

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 Diğer
Dersin Amacı

İş analitiği yöntemlerinin uygulamalı olarak öğrencilere gösterilerek, öğrencilerimizin veri analisti olmasına destek olmak.

Dersin İçeriği

Ders içeriğinde öncelikle öğrencilere veri ön işleme ve anlama uygulamaları gösterilecek sonrasında veri, metin ve sosyal medya madenciliği uygulamaları çeşitli programlar ve yazılımlar yardımıyla yapılacaktır. Dersin son kısmında ise iş zekası ve veri görselleştirme konularına değinilecektir.

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri kavramının iyi anlaşılarak veri kaynaklı problemleri elemine ederek veri setini analize hazır hale getirebilme Gezi / Gözlem, Rol Oynama, Beyin Fırtınası,
2 Yapısal veri üzerinden sınıflandırma, kümeleme ve zaman serisi analizi gibi tekniklerin uygulanabilmesini sağlama Gösterip Yaptırma, Problem Çözme, Rol Oynama,
3 Yapısal olmayan metin verisi üzerinde temizleme, ön işleme ve analiz yapma süreçlerinin kavranması Beyin Fırtınası, Soru-Cevap, Anlatım,
4 Sosyal medya verisini işleyebilme, analiz edebilme ve yorumlama becerisinin kazandırılması Anlatım, Gözlem, Gezi / Gözlem,
5 Veri görselleştirme kavramının önemini kavrayıp, farklı veri setlerinde uygulayabilme Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Derse genel giriş ve ders işleyişi hakkında bilgiler
2 Veri ön işleme süreçleri - MS Excel ile MS Excel programı kurulu olmalı - Veri Çözümleme Eklentisi
3 Veri ön işleme süreçleri - MS Excel ile MS Excel programı kurulu olmalı - Veri Çözümleme Eklentisi
4 Veri Madenciliği Uygulamaları - WEKA Weka programı kurulu olmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
5 Veri Madenciliği Uygulamaları - WEKA Weka programı kurulu olmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
6 Veri Madenciliği Uygulamaları - WEKA Weka programı kurulu olmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
7 Metin madenciliği Uygulamaları - Python Jupiter Notebook ve Anaconda kurulmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
8 Metin madenciliği Uygulamaları - Python Jupiter Notebook ve Anaconda kurulmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
9 Ara Sınav
10 Veri Görselleştirme - Tableau Tableau yazılımı kurulmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
11 Veri Görselleştirme - Tableau Tableau yazılımı kurulmalı, paylaşılan veri setleri indirilmeli
12 Normatif Modelleme - Excel İle MS Excel programı kurulu olmalı - Çözücü Eklentisi
13 Normatif Modelleme - Excel İle MS Excel programı kurulu olmalı - Çözücü Eklentisi
14 Genel Değerlendirme ve Ödev Geri Dönüşleri
Kaynaklar
Ders Notu

Uygulamalı bir ders olduğu için ders notu kullanılmayacaktır. Sadece paylaşılan slaytlar yeterli olacaktır.

Ders Kaynakları

Ders Slaytları, paylaşılan veri setleri

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Disiplinindeki temel kavramları ve kuramları bilir. X
2 Disiplinindeki sorunları analiz edip bu sorunlara çözüm önerileri sunacak analitik düşünme becerileri ne sahiptir. X
3 Girişimci kişilik özelliklerini tanır ve girişimci kişilik özelliklerini geliştirme fırsatlarını izler. X
4 Girişimci ve iç girişimci davranışları tanır, bu davranışları iş fırsatlarını değerlendirmede ve görev yaptığı kurumlarda yeniliği teşvik etmede sergileyebilir. X
5 Bilgi teknolojisinin kavramsal bilgisine ve pratik uygulamalarına hâkimdir. X
6 Alanına yönelik bilgi teknolojilerini kullanabilir. X
7 Meslek yaşamında insanların ve ekonomilerin gelişimini ve çevrenin iyileştirilmesini sağlayan faaliyetleri tasarlayabilir.
8 İş yaşamında etik sorunların ve bu sorunların toplumsal ve kurumsal etkilerinin farkında olur.
9 Sorun çözme süreçlerinde etik sorumluluklarını bilir ve bu süreçlerde etik ilkelere riayet eder.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9
1 Veri kavramının iyi anlaşılarak veri kaynaklı problemleri elemine ederek veri setini analize hazır hale getirebilme
2 Yapısal veri üzerinden sınıflandırma, kümeleme ve zaman serisi analizi gibi tekniklerin uygulanabilmesini sağlama
3 Yapısal olmayan metin verisi üzerinde temizleme, ön işleme ve analiz yapma süreçlerinin kavranması
4 Sosyal medya verisini işleyebilme, analiz edebilme ve yorumlama becerisinin kazandırılması
5 Veri görselleştirme kavramının önemini kavrayıp, farklı veri setlerinde uygulayabilme
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Performans Görevi (Uygulama) 30
2. Performans Görevi (Uygulama) 20
1. Ara Sınav 50
Toplam 100
1. Final 40
1. Yıl İçinin Başarıya 60
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ara Sınav 1 12 12
Final 1 25 25
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 1 32 32
Proje / Tasarım 1 25 25
Ödev 2 10 20
Performans Görevi (Uygulama) 4 15 60
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 2 32
Final 1 20 20
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 1 25 25
Toplam İş Yükü 251
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 10,04
Dersin AKTS Kredisi 5