Öğrencilere veri tabanlarından veri ambarı yaratarak, bu veri ambarları üzerinde OLAP ve veri madenciliği modellerini kullanarak araştırma becerisi kazandırmak ve veri madenciliği algoritmalarını kod düzeyinde uygulayabilecek bilgi düzeyine getirmektir.
Dersin İçeriği
Bu ders; Giriş,Veri Ambarları ve OLAP ,Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.,Veri madenciliği görev analizi problem tanımı,Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalar,Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalar,Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalar,Sınıflandırma Karar Ağaçları,Dolandırcılık Teşhisi,Birliktelik Analizi,Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesi,Metin Madenciliği,Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantık,Yapay Sinir Ağları; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
1. Veri Tabanından veri ambarı üretir
12, 9
A
1.1. Veri Madenciliğini açıklar.
12, 9
A
1.2. Veri Ambarını tanımlar.
12, 9
A
2. Veri Madenciliği Modellerini birbirleriyle ilişkilendirir
12, 9
A
2.1. Veri Madenciliği Modellerini tanımlar.
12, 9
A
3. Sınıflandırma modelini uygular
12, 9
A
4. Kümeleme modelini uygular.
12, 9
A
5. Bağlantı analizi modelini uygular
12, 9
A
6. Veri madenciliği Algoritmalarını uygular
12, 9
A
Öğretim Yöntemleri:
12: Problem Çözme Yöntemi, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Giriş
kitaptan ilgili bölümün okunması
2
Veri Ambarları ve OLAP
kitaptan ilgili bölümün okunması
3
Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.
kitaptan ilgili bölümün okunması
4
Veri madenciliği görev analizi problem tanımı
kitaptan ilgili bölümün okunması
5
Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
6
Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
7
Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
8
Sınıflandırma Karar Ağaçları
kitaptan ilgili bölümün okunması
9
Dolandırcılık Teşhisi
kitaptan ilgili bölümün okunması
10
Birliktelik Analizi
kitaptan ilgili bölümün okunması
11
Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesi
kitaptan ilgili bölümün okunması
12
Metin Madenciliği
kitaptan ilgili bölümün okunması
13
Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantık
kitaptan ilgili bölümün okunması
14
Yapay Sinir Ağları
kitaptan ilgili bölümün okunması
Kaynak
1. Data Mining Introductory and Advanced Topics, Margaret H. Dunham, Prentice Hall. 2. Veri Madenciliği, Papatya, Gökhan Sİlahtaroğlu 3. Veri Madenciliği Teori Uygulama ve Felsefesi, Papatya Bilim, İlker KÖSE.
Öğretim üyesi tarafından sağlanacaktır.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Alanındaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olma
X
2
İşletmecilik alanında yer alan güncel gelişmeler ışığında İşletme Yönetimi ile ilgili temel kaynaklar, güncel trendler ve yaklaşımlar hakkında bilgilere sahip olma.
X
3
İşletme Yönetimi alanındaki bilimsel bilgiye ulaşma, değerlendirme ve bu bilgiyi işletmelerin üst düzey yönetsel problemlerin çözümünde kullanma.
4
İşletme Yönetimine dair dair bireysel ve toplumsal sorunlar üzerinde fikir yürütme ve güncel gelişmeler ışığında çözümler üretme
5
İşletmecilik kuram ve uygulamasında karşılaşılan sorunları İşletmecilik alanına özgü araştırma yöntemlerini kullanarak çözme.
6
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütme.
X
7
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde karşılaşılan ve uzmanlık gerektiren karmaşık sorunların çözümü için farklı bakış açıları geliştirme ve sorumluluk alarak çözüm üretme
8
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme.
9
Yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirme ve bunları davranışa dönüştürme.
X
10
İşletmecilik alanında ve alt disiplinlerinde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgiler ile yönetim kuram ve uygulamasına ilişkin güncel gelişmeleri alanındaki ve alan dışındaki gruplara yazılı ve sözlü olarak sistemli biçimde aktarma.
11
İşletmecilik kavram ve kurumları, yerleşik yönetim uygulaması ve kurallarını eleştirel bir gözle sorgulayarak gerektiğinde bunları geliştirme ve değiştirmek üzere girişimde bulunma.
12
İşletme Yönetimi alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma.
X
13
İşletme Yönetimi alanlarına ve alt disiplinlerine ilişkin bilgileri edinme, işleme ve değerlendirme süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözeterek içselleştirme.
14
Üst Düzey Yönetici olmanın gerektirdiği dürüstlük, adalet ve etik anlayışını geliştirerek çevresine öğretme.
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi
Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı
50
Genel Sınavın Başarıya Oranı
50
Toplam
100
AKTS / İşyükü Tablosu
Etkinlik
Sayı
Süresi (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati
14
3
42
Rehberli Problem Çözme
12
1
12
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
0
0
0
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
14
6
84
Proje Sunumu / Seminer
1
2
2
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
0
0
0
Ara Sınav ve Hazırlığı
1
10
10
Genel Sınav ve Hazırlığı
1
18
18
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Toplam İş Yükü (Saat)
168
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(168/30)
6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders
Kodu
Yarıyıl
T+U Saat
Kredi
AKTS
İŞLETMEDE BÜYÜK VERİ ANALİZİ VE KARAR VERME
-
Bahar Dönemi
3+0
3
6
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Türü
Programa Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Prof.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersi Verenler
Prof.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Öğrencilere veri tabanlarından veri ambarı yaratarak, bu veri ambarları üzerinde OLAP ve veri madenciliği modellerini kullanarak araştırma becerisi kazandırmak ve veri madenciliği algoritmalarını kod düzeyinde uygulayabilecek bilgi düzeyine getirmektir.
Dersin İçeriği
Bu ders; Giriş,Veri Ambarları ve OLAP ,Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.,Veri madenciliği görev analizi problem tanımı,Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalar,Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalar,Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalar,Sınıflandırma Karar Ağaçları,Dolandırcılık Teşhisi,Birliktelik Analizi,Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesi,Metin Madenciliği,Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantık,Yapay Sinir Ağları; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
1. Veri Tabanından veri ambarı üretir
12, 9
A
1.1. Veri Madenciliğini açıklar.
12, 9
A
1.2. Veri Ambarını tanımlar.
12, 9
A
2. Veri Madenciliği Modellerini birbirleriyle ilişkilendirir
12, 9
A
2.1. Veri Madenciliği Modellerini tanımlar.
12, 9
A
3. Sınıflandırma modelini uygular
12, 9
A
4. Kümeleme modelini uygular.
12, 9
A
5. Bağlantı analizi modelini uygular
12, 9
A
6. Veri madenciliği Algoritmalarını uygular
12, 9
A
Öğretim Yöntemleri:
12: Problem Çözme Yöntemi, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Giriş
kitaptan ilgili bölümün okunması
2
Veri Ambarları ve OLAP
kitaptan ilgili bölümün okunması
3
Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.
kitaptan ilgili bölümün okunması
4
Veri madenciliği görev analizi problem tanımı
kitaptan ilgili bölümün okunması
5
Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
6
Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
7
Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalar
kitaptan ilgili bölümün okunması
8
Sınıflandırma Karar Ağaçları
kitaptan ilgili bölümün okunması
9
Dolandırcılık Teşhisi
kitaptan ilgili bölümün okunması
10
Birliktelik Analizi
kitaptan ilgili bölümün okunması
11
Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesi
kitaptan ilgili bölümün okunması
12
Metin Madenciliği
kitaptan ilgili bölümün okunması
13
Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantık
kitaptan ilgili bölümün okunması
14
Yapay Sinir Ağları
kitaptan ilgili bölümün okunması
Kaynak
1. Data Mining Introductory and Advanced Topics, Margaret H. Dunham, Prentice Hall. 2. Veri Madenciliği, Papatya, Gökhan Sİlahtaroğlu 3. Veri Madenciliği Teori Uygulama ve Felsefesi, Papatya Bilim, İlker KÖSE.
Öğretim üyesi tarafından sağlanacaktır.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Alanındaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olma
X
2
İşletmecilik alanında yer alan güncel gelişmeler ışığında İşletme Yönetimi ile ilgili temel kaynaklar, güncel trendler ve yaklaşımlar hakkında bilgilere sahip olma.
X
3
İşletme Yönetimi alanındaki bilimsel bilgiye ulaşma, değerlendirme ve bu bilgiyi işletmelerin üst düzey yönetsel problemlerin çözümünde kullanma.
4
İşletme Yönetimine dair dair bireysel ve toplumsal sorunlar üzerinde fikir yürütme ve güncel gelişmeler ışığında çözümler üretme
5
İşletmecilik kuram ve uygulamasında karşılaşılan sorunları İşletmecilik alanına özgü araştırma yöntemlerini kullanarak çözme.
6
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütme.
X
7
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde karşılaşılan ve uzmanlık gerektiren karmaşık sorunların çözümü için farklı bakış açıları geliştirme ve sorumluluk alarak çözüm üretme
8
İşletme Yönetimi alanında ve alt disiplinlerinde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme.
9
Yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirme ve bunları davranışa dönüştürme.
X
10
İşletmecilik alanında ve alt disiplinlerinde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgiler ile yönetim kuram ve uygulamasına ilişkin güncel gelişmeleri alanındaki ve alan dışındaki gruplara yazılı ve sözlü olarak sistemli biçimde aktarma.
11
İşletmecilik kavram ve kurumları, yerleşik yönetim uygulaması ve kurallarını eleştirel bir gözle sorgulayarak gerektiğinde bunları geliştirme ve değiştirmek üzere girişimde bulunma.
12
İşletme Yönetimi alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma.
X
13
İşletme Yönetimi alanlarına ve alt disiplinlerine ilişkin bilgileri edinme, işleme ve değerlendirme süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözeterek içselleştirme.
14
Üst Düzey Yönetici olmanın gerektirdiği dürüstlük, adalet ve etik anlayışını geliştirerek çevresine öğretme.