Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CME 4432	KARAR DESTEK SİSTEMİ UYGULAMALARI	SEÇMELİ	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ YUNUS DOĞAN

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı, karar destek sistemlerini, neler oldukları ve hangi amaçla geliştirildikleri gibi temel kavramlarını ve bileşenlerini öğretip örnek uygulamalarla kullanarak etkin bir şekilde pekiştirmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Karar destek sistemlerinin temel kavramlarını tanımlayabilme
2	Veritabanı yönetim sistemlerinde, ileri düzey sorgularla ve uygulamaları ile karar üretebilme
3	İstatistiksel methotlar ve uygulamaları ile karar üretebilme
4	Veri madenciliği algoritmaları ve uygulamaları ile karar üretebilme
5	Akış madenciliği algoritmaları ve uygulamaları ile karar üretebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Optimal ve tatmin edici karar teorisi. Kesinlik altında karar verme, risk ve belirsizlik.
2	Uzman sistemler ve karar destek sistemleri.
3	Bir bilgi tabanı oluşturmak.
4	On-Line Analitik Süreç (OLAP), Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) ve E-CRM
5	Karar Verme için Gelişmiş SQL Sorguları
6	Karar verme için istatistiksel analiz (SPSS)
7	Veritabanlarında Bilgi Bulma (seçim, ön işleme, dönüşüm, veri madenciliği, yorumlama).
8	Veri madenciliği-I (tahminleme işlemleri, tanımlayıcı işlemler, veri madenciliği yöntemleri ve teknikleri)
9	Veri madenciliği-II (veri madenciliğinin algoritmaları ve araçları)
10	Veri madenciliği algoritmaları ile uygulamalar.
11	Akış madenciliği-I (Akış ve Büyük Veriler, tahminleme işlemleri, tanımlayıcı işlemler, akış madenciliği yöntemleri ve teknikleri)
12	Akış madenciliği-II (Akış madenciliğinin algoritmaları ve araçları)
13	Akış madenciliği algoritmalarıyla uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Turban, Ramesh Sharda, Dursun Delen, "Decision Support and Business Intelligence Systems", Prentice Hall, 9 Edition, 2010
Yardımcı kaynak: Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei, Data Mining Concepts and Techniques , Third Edition, 2012.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı / Sunum
Rehberli problem çözümü
Laboratuvar çalışmaları
Ödevler

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PR	Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.20 + PR * 0.40 + FN * 0.40
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.20 + PR * 0.40 + BUT * 0.40

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yıl içi çalışmaları bir vize sınavı ve çok sayıda laboratuvar / ödev etkinlikleri ile değerlendirilecektir.
Final sınavı tüm ders konularını kapsayacaktır.

Değerlendirme Kriteri

Aşağıdaki tüm kriterler sınavlar, ödevler ve laboratuvar uygulamaları ile değerlendirilecektir.
1. Temel kavramların öğrenilebilirliği verilen problemin doğru anlaşılabilmesi ile değerlendirilecektir.
2. Uygulama tasarımı çözümü oluştururken aşağıdaki kriterler göz önünde bulundurulacaktır:
- Yazılı ve çizgisel biçimde doğru ifade edilebilmesi
- Yeterli açıklama bilgisinin bulunması
3. Uygulama tasarımları programa dönüştürürken aşağıdaki kriterler sağlanmalıdır:
- Uygun algoritmaların kullanılması
- Problem çözümünde benzer algoritmaların karşılaştırılması
4. Programlama sürecinde aşağıdaki kriterler değerlendirilecektir.
- Yapısal programlama teknikleri
- Uygun olan veri tipi kullanılması
5. Matematiksel ve diğer alanlara yönelik geliştirilen programların anlamlı/doğru sonuçlar üretmesi beklenecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Teorik derslerin %70 ine, uygulamaların %80 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü kopyacılık eylemi disiplin soruşturması açılması ile sonuçlandırılacaktır.
3. Öğretim üyesi kısa sınavlar yapma hakkını saklı tutar. Bu sınavlardan alınacak notlar vize ve final sınavı notlarına eklenebilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr. Alp KUT
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 301 74 01
E-Posta: alp@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Pazartesi 15:00 - 17:00
Perşembe 9:00 - 12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	2	26
Uygulama	13	2	26
Vize Sınavına Hazırlık	1	6	6
Final Sınavına Hazırlık	1	8	8
Ödev Hazırlama	9	8	72
Final Sınavı	1	3	3
Vize Sınavı	1	3	3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			144

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10
ÖK.1	4	2							1	1
ÖK.2		5	4	3	3	5	5	4
ÖK.3		5	4	3	3	5	5	4
ÖK.4		5	4	3	3	5	5	4
ÖK.5		5	4	3	3	5	5	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI