• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS İÜE 5039 Veri Bilimi ve Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Üretim Yönetimi ve Endüstri İşletmeciliği Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. HİLMİ YÜKSEL

Dersi Alan Birimler

Üretim Yönetimi ve Endüstri İşletmeciliği Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Öğrencilerin büyük veri ve analitik gerektiren projelerde etkin bir şekilde görev alabilmeleri için gerekli bilgi ve pratik deneyime sahip olmalarını sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Veri kavramını kavrayabilme 2   Algoritma kavramını kavrayabilme 3   Veri bilimi ve iş analitiğinde kullanılan paket programları öğrenme 4   Dersi alan öğrencilerin büyük veri ve diğer analitik projelerine hemen etkin bir şekilde katılmak için bilgi ve pratik deneyime sahip olmalarını sağlamak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Giriş ve dersin tanıtımı 2 Veri kavramı ve veri bilimi, veri türleri 3 Endüstri Sektörlerinde Veri Analitiği 4 Büyük Veri ve Analitiğe Giriş 5 İş Analitiğinde Algoritmalar 6 Veri analizi ve iş analitiğinde kullanılan paket programlar 7 Veri analizi ve iş analitiğinde kullanılan paket programlar 8 Doğrusal regresyon modelleri 9 Doğrusal olmayan regresyon modelleri 10 Sınıflandırma yaklaşımları 11 Sınıflandırma yaklaşımları 12 Kümeleme yaklaşımları 13 Kümeleme yaklaşımları 14 Sonuç ve değerlendirme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Power point destekli ders anlatımı, örnek olay tekniği

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Ödev Hazırlama 1 15 15 Sunum Hazırlama 1 3 3 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 132

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 PK.11 ÖK.1 1 ÖK.2 1 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 1