| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Human Resources Analytıcs | IKY 519 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. ŞUAYYİP ÇALIŞ |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. ŞUAYYİP ÇALIŞ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | The development of HR information systems requires using big data in the the field HR. Therefore it is aimed to analyze the big data based on an evidence-based management approach.
|
| Dersin İçeriği | HR Analytics includes gathering, processing and analyzing the big data to reach the right decisions. It also includes practical analyzes in the fields of turnover, HR department performance, and performance management. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Learning the basic concepts about HR Analytics | Problem Solving, | |
| 2 | Gaining in-depth knowledge about HR Analytics | Motivations to Show, Problem Solving, | |
| 3 | Gaining knowledge about software using in HRM field | Problem Solving, | Home Work / Take-home Exam, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | HR Analytics: Introduction | |
| 2 | HR Analytics: Methods and Software | |
| 3 | Business Intelligence | |
| 4 | Decision Support Systems | |
| 5 | Descriptive Analytics | |
| 6 | Predictive Analytics | |
| 7 | Prescriptive Analytics | |
| 8 | Descriptive Analytics Examples | |
| 9 | Predictive Analytics Examples | |
| 10 | Prescriptive Analytics Examples | |
| 11 | Data Mining | |
| 12 | Data Visualisation | |
| 13 | ||
| 14 | Decision Tree Examples |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Marr, Bernard (2018) Veri Stratejisi Büyük Veri ve Nesnelerin İnterneti Nasıl Kar Getirir?, MediaCat, İstanbul. |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Deepens the theoretical knowledge of HRM field. | X | |||||
| 2 | Deepens the theoretical knowledge of other related disciplines | X | |||||
| 3 | Examines academic resources related to the field of HRM in a versatile and critical manner | X | |||||
| 4 | Analyzes applications in the field of HRM with a critical point of view. | X | |||||
| 5 | Designs and implements HRM research from different theoretical perspectives. | X | |||||
| 6 | Analyzes, interprets and reports the data obtained with different approaches. | X | |||||
| 7 | evaluate HRM practices in Turkey international perspective. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Learning the basic concepts about HR Analytics | 5 | 1 | 2 | 4 | 2 | 3 | 0 |
| 2 | Gaining in-depth knowledge about HR Analytics | 5 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 0 |
| 3 | Gaining knowledge about software using in HRM field | 5 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 0 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Ödev | 50 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 60 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Course Duration (Including the exam week: 16x Total course hours) | 14 | 3 | 42 |
| Mid-terms | 1 | 20 | 20 |
| Assignment | 1 | 20 | 20 |
| Performance Task (Application) | 2 | 20 | 40 |
| Final examination | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 152 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,08 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||