Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İŞ ZEKASI VE KARAR VERME | BUS2222246 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin iş zekâsı (Business Intelligence) kavramını ve veri temelli karar verme süreçlerini kavramalarını sağlamak; farklı veri türlerini analiz edebilme, karar problemlerini doğru şekilde tanımlayabilme ve bu problemlere uygun gösterge (KPI) setleri geliştirebilme becerilerini kazandırmaktır. Ders kapsamında öğrencilerin, göstergeleri stratejik önceliklere göre değerlendirebilmesi, ağırlıklandırabilmesi ve elde edilen analiz sonuçlarını yönetici bakış açısıyla yorumlayarak veriye dayalı karar önerileri geliştirebilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca öğrencilerin, analitik düşünme, problem çözme ve bulgularını etkili bir şekilde sunma yetkinliklerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Ders Tanıtımı ve BI Kavramları,Veri ve Veri Yapıları,Veri Temizleme (Data Cleaning),Veri Dönüştürme (Data Transformation),Veri Analizi I: Tanımlayıcı Analiz,Veri Analizi II: Görselleştirme,Algoritma Tasarımına Giriş,Ara Sınav,Sınıflandırma Mantığı ile Algoritma Üretme,İleri Seviye Kurallar ve Modelleme Mantığı,Algoritmanın Power BI’a Dönüştürülmesi,Power BI Veri Modelleme,Power BI Dashboard Tasarımı,Öğrenci sunumları I,Öğrenci sunumları II,Genel sınav; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. İş zekâsı (Business Intelligence) ve karar destek sistemleri (KDS) kavramlarını açıklar ve aralarındaki farkları analiz eder. | ||
| 2. Veri, bilgi, içgörü ve karar arasındaki ilişkiyi kavrar ve bu süreci örneklerle açıklar. | ||
| 3. Farklı veri türlerini tanımlar ve karar verme süreçlerinde veri kalitesinin önemini değerlendirir. | ||
| 4. Belirli bir problem için uygun veri setlerini belirler ve veri kalitesi açısından analiz eder. | ||
| 5. KPI’lara dayalı skor hesaplamaları yaparak alternatifler arasında karşılaştırma gerçekleştirir. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve BI Kavramları | |
| 2 | Veri ve Veri Yapıları | |
| 3 | Veri Temizleme (Data Cleaning) | |
| 4 | Veri Dönüştürme (Data Transformation) | |
| 5 | Veri Analizi I: Tanımlayıcı Analiz | |
| 6 | Veri Analizi II: Görselleştirme | |
| 7 | Algoritma Tasarımına Giriş | |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Sınıflandırma Mantığı ile Algoritma Üretme | |
| 10 | İleri Seviye Kurallar ve Modelleme Mantığı | |
| 11 | Algoritmanın Power BI’a Dönüştürülmesi | |
| 12 | Power BI Veri Modelleme | |
| 13 | Power BI Dashboard Tasarımı | |
| 14 | Öğrenci sunumları I | |
| 15 | Öğrenci sunumları II | |
| 16 | Genel sınav |
| Kaynak |
| 1. Turban, E., Sharda, R. ve Delen, D. (2018). Business Intelligence, Analytics and Decision Support Systems. Pearson. 2. Power, D. J. (2002). Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. Greenwood Publishing. 3. Provost, F. ve Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. O'Reilly Media. 4. Figueira, J., Greco, S. ve Ehrgott, M. (2005). Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Springer. 5. Delen, D. (2020). Prescriptive Analytics: The Final Frontier for Evidence-Based Management. FT Press. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İşletme alanına ilişkin temel kuramsal ve uygulamalı bilgileri açıklar | ||||||
| 2 | İşletmenin temel fonksiyonlarını, örgüt yapısını, kaynaklarını, paydaşlarını ve çevresini açıklar | ||||||
| 3 | İşletme sorunlarını analiz eder | X | |||||
| 4 | İşletmenin paydaşlarıyla etkili sözlü ve yazılı iletişim kurar | ||||||
| 5 | Bireysel ve çok kültürlü çalışma ortamlarında sorumluluk alır | ||||||
| 6 | Alanıyla ilgili bağımsız araştırma yürütür | ||||||
| 7 | Mesleki etik, çevre duyarlılığı, sürdürülebilirlik, sosyal sorumluluk ve evrensel değerlere uygun davranır | ||||||
| 8 | Girişimci faaliyetlere yönelik yenilikçi iş fikirleri geliştirir | ||||||
| 9 | İşletmecilik alanındaki ulusal ve uluslararası gelişmeleri değerlendirir | ||||||
| 10 | İşletmelerin karar verme süreçlerinde bilimsel yöntemleri uygular | X | |||||
| 11 | İşletme amaçlarının gerçekleştirilmesine yönelik yönetsel beceriler sergiler | ||||||
| 12 | Disiplinler arası çalışmalarda araştırma becerilerini kullanır | X | |||||
| 13 | İşletme süreçlerinde dijital dönüşüm araçlarını etkin şekilde kullanır | ||||||
| 14 | Küresel iş trendlerini ve uluslararası pazarlama stratejilerini analiz eder | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İŞ ZEKASI VE KARAR VERME | BUS2222246 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin iş zekâsı (Business Intelligence) kavramını ve veri temelli karar verme süreçlerini kavramalarını sağlamak; farklı veri türlerini analiz edebilme, karar problemlerini doğru şekilde tanımlayabilme ve bu problemlere uygun gösterge (KPI) setleri geliştirebilme becerilerini kazandırmaktır. Ders kapsamında öğrencilerin, göstergeleri stratejik önceliklere göre değerlendirebilmesi, ağırlıklandırabilmesi ve elde edilen analiz sonuçlarını yönetici bakış açısıyla yorumlayarak veriye dayalı karar önerileri geliştirebilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca öğrencilerin, analitik düşünme, problem çözme ve bulgularını etkili bir şekilde sunma yetkinliklerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Ders Tanıtımı ve BI Kavramları,Veri ve Veri Yapıları,Veri Temizleme (Data Cleaning),Veri Dönüştürme (Data Transformation),Veri Analizi I: Tanımlayıcı Analiz,Veri Analizi II: Görselleştirme,Algoritma Tasarımına Giriş,Ara Sınav,Sınıflandırma Mantığı ile Algoritma Üretme,İleri Seviye Kurallar ve Modelleme Mantığı,Algoritmanın Power BI’a Dönüştürülmesi,Power BI Veri Modelleme,Power BI Dashboard Tasarımı,Öğrenci sunumları I,Öğrenci sunumları II,Genel sınav; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. İş zekâsı (Business Intelligence) ve karar destek sistemleri (KDS) kavramlarını açıklar ve aralarındaki farkları analiz eder. | ||
| 2. Veri, bilgi, içgörü ve karar arasındaki ilişkiyi kavrar ve bu süreci örneklerle açıklar. | ||
| 3. Farklı veri türlerini tanımlar ve karar verme süreçlerinde veri kalitesinin önemini değerlendirir. | ||
| 4. Belirli bir problem için uygun veri setlerini belirler ve veri kalitesi açısından analiz eder. | ||
| 5. KPI’lara dayalı skor hesaplamaları yaparak alternatifler arasında karşılaştırma gerçekleştirir. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve BI Kavramları | |
| 2 | Veri ve Veri Yapıları | |
| 3 | Veri Temizleme (Data Cleaning) | |
| 4 | Veri Dönüştürme (Data Transformation) | |
| 5 | Veri Analizi I: Tanımlayıcı Analiz | |
| 6 | Veri Analizi II: Görselleştirme | |
| 7 | Algoritma Tasarımına Giriş | |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Sınıflandırma Mantığı ile Algoritma Üretme | |
| 10 | İleri Seviye Kurallar ve Modelleme Mantığı | |
| 11 | Algoritmanın Power BI’a Dönüştürülmesi | |
| 12 | Power BI Veri Modelleme | |
| 13 | Power BI Dashboard Tasarımı | |
| 14 | Öğrenci sunumları I | |
| 15 | Öğrenci sunumları II | |
| 16 | Genel sınav |
| Kaynak |
| 1. Turban, E., Sharda, R. ve Delen, D. (2018). Business Intelligence, Analytics and Decision Support Systems. Pearson. 2. Power, D. J. (2002). Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. Greenwood Publishing. 3. Provost, F. ve Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. O'Reilly Media. 4. Figueira, J., Greco, S. ve Ehrgott, M. (2005). Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Springer. 5. Delen, D. (2020). Prescriptive Analytics: The Final Frontier for Evidence-Based Management. FT Press. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İşletme alanına ilişkin temel kuramsal ve uygulamalı bilgileri açıklar | ||||||
| 2 | İşletmenin temel fonksiyonlarını, örgüt yapısını, kaynaklarını, paydaşlarını ve çevresini açıklar | ||||||
| 3 | İşletme sorunlarını analiz eder | X | |||||
| 4 | İşletmenin paydaşlarıyla etkili sözlü ve yazılı iletişim kurar | ||||||
| 5 | Bireysel ve çok kültürlü çalışma ortamlarında sorumluluk alır | ||||||
| 6 | Alanıyla ilgili bağımsız araştırma yürütür | ||||||
| 7 | Mesleki etik, çevre duyarlılığı, sürdürülebilirlik, sosyal sorumluluk ve evrensel değerlere uygun davranır | ||||||
| 8 | Girişimci faaliyetlere yönelik yenilikçi iş fikirleri geliştirir | ||||||
| 9 | İşletmecilik alanındaki ulusal ve uluslararası gelişmeleri değerlendirir | ||||||
| 10 | İşletmelerin karar verme süreçlerinde bilimsel yöntemleri uygular | X | |||||
| 11 | İşletme amaçlarının gerçekleştirilmesine yönelik yönetsel beceriler sergiler | ||||||
| 12 | Disiplinler arası çalışmalarda araştırma becerilerini kullanır | X | |||||
| 13 | İşletme süreçlerinde dijital dönüşüm araçlarını etkin şekilde kullanır | ||||||
| 14 | Küresel iş trendlerini ve uluslararası pazarlama stratejilerini analiz eder | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |