Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İŞLETMEDE BÜYÜK VERİ ANALİZİ VE KARAR VERME-Bahar Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersi VerenlerProf.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıÖğrencilere 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 İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Veri Tabanından veri ambarı üretir12, 9A
1.1. Veri Madenciliğini açıklar. 12, 9A
1.2. Veri Ambarını tanımlar. 12, 9A
2. Veri Madenciliği Modellerini birbirleriyle ilişkilendirir12, 9A
2.1. Veri Madenciliği Modellerini tanımlar. 12, 9A
3. Sınıflandırma modelini uygular12, 9A
4. Kümeleme modelini uygular.12, 9A
5. Bağlantı analizi modelini uygular12, 9A
6. Veri madenciliği Algoritmalarını uygular12, 9A
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Girişkitaptan ilgili bölümün okunması
2Veri Ambarları ve OLAP kitaptan ilgili bölümün okunması
3Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.kitaptan ilgili bölümün okunması
4Veri madenciliği görev analizi problem tanımıkitaptan ilgili bölümün okunması
5Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
6Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
7Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
8Sınıflandırma Karar Ağaçlarıkitaptan ilgili bölümün okunması
9Dolandırcılık Teşhisikitaptan ilgili bölümün okunması
10Birliktelik Analizikitaptan ilgili bölümün okunması
11Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesikitaptan ilgili bölümün okunması
12Metin Madenciliğikitaptan ilgili bölümün okunması
13Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantıkkitaptan ilgili bölümün okunması
14Yapay Sinir Ağlarıkitaptan 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
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 DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme12112
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi000
Okul Dışı Diğer Faaliyetler14684
Proje Sunumu / Seminer122
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı11010
Genel Sınav ve Hazırlığı11818
Performans Görevi, Bakım Planı000
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

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İŞLETMEDE BÜYÜK VERİ ANALİZİ VE KARAR VERME-Bahar Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersi VerenlerProf.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıÖğrencilere 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 İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Veri Tabanından veri ambarı üretir12, 9A
1.1. Veri Madenciliğini açıklar. 12, 9A
1.2. Veri Ambarını tanımlar. 12, 9A
2. Veri Madenciliği Modellerini birbirleriyle ilişkilendirir12, 9A
2.1. Veri Madenciliği Modellerini tanımlar. 12, 9A
3. Sınıflandırma modelini uygular12, 9A
4. Kümeleme modelini uygular.12, 9A
5. Bağlantı analizi modelini uygular12, 9A
6. Veri madenciliği Algoritmalarını uygular12, 9A
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Girişkitaptan ilgili bölümün okunması
2Veri Ambarları ve OLAP kitaptan ilgili bölümün okunması
3Veri madenciliği görev analizi problem tanımı.kitaptan ilgili bölümün okunması
4Veri madenciliği görev analizi problem tanımıkitaptan ilgili bölümün okunması
5Kümeleme Toplaşımlı ve Bölümlemeli Algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
6Sınıflandırma İstatistiğe Dayalı algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
7Sınıflandırma (Mesafeye Dayalı algoritmalarkitaptan ilgili bölümün okunması
8Sınıflandırma Karar Ağaçlarıkitaptan ilgili bölümün okunması
9Dolandırcılık Teşhisikitaptan ilgili bölümün okunması
10Birliktelik Analizikitaptan ilgili bölümün okunması
11Veri madenciliği işletme uygulamalarının bilgisayar yazılımlarıyla denenmesikitaptan ilgili bölümün okunması
12Metin Madenciliğikitaptan ilgili bölümün okunması
13Genetik Algoritmalar ve Bulanık Mantıkkitaptan ilgili bölümün okunması
14Yapay Sinir Ağlarıkitaptan 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
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 DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 31/01/2023 - 15:53Son Güncelleme Tarihi: 31/01/2023 - 15:54