DERS ADI

Dersi Veren Birim

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF. DR. GÜZİN ÖZDAĞOĞLU

Dersi Alan Birimler

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı, iş analitiğinin işletme yönetimindeki rolünü tartışmak; ilgili teknolojilerin keşfedilmesi ve iş dünyasında benimsenecek doğru stratejilerin geliştirilmesi için iş analitiği ve iş zekası kapsamında analizler yapmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Dersi Kitabı:
-Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support (Sharba, Delen, Turban), Pearson.
-Business Intelligence: Managerial Approach, Efraim Turban, Pearson, 2011.
-Introduction to Data Mining , Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Pearson.
2. Yazılımlar ve Kodlama Ortamları (erişim şartlarına göre değişebilir). Olası yazılım ve kodlama ortamları
MS Excel
Rapidminer
R, python
Power BI

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Dersler bilgisayar desteğiyle yürütülecektir. Öğrencilerin, derslere kişisel bilgisayarlarıyla katılımı beklenmektedir.
Teorik bölümler ilgili işletme örnek olaylarıyla desteklenecektir. Temel uygulamalar bir programlama dili ve/veya analiz ortamı kullanılarak geliştirilecektir.
Her öğrenci bir grup projesine katılacak ve her proje, seçilen bir işletme problemi için bir iş zekası uygulamasını kapsayacaktır.
Projeler dönem sonunda sunulacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav, iş analitiğinin teorik altyapısını ve iş hayatındaki ilgili uygulamaların anlaşılma düzeyini değerlendirecektir.

Yarıyıl içi çalışmalar, önerilen çalışmada kullanılan yaklaşımlar ve teknolojiler ile birlikte, yapılan uygulamaların iş analitiği ve iş zekası stratejileri ile uyumu esas alınarak değerlendirilecektir.

DEĞERLENDİRME KRİTERLERİ:

1.Öğrenci problemin net bir şekilde tanımlanabilmesi için gerekli sebepleri, koşulları vb. belirtebiliyor (5 puan).
2. Öğrenci araştırma sorularını tanımlabilir (5 puan).
3. Öğrenci ilgili nitel ve/veya nicel verileri toplayabilir veya çıkarabilir (10 puan).
4. Öğrenci, veri setini özetlemek için tablolar, grafikler, kontrol panelleri gibi uygun görsellerle keşifsel veri analizi uygulayabilir. (10 puan).
5. Öğrenci, ilgili ön işlemeleri keşfedebilir ve veri setine uygulayabilir (15 puan).
6. Öğrenci, araştırma sorularıyla uyumlu veri modelini tamamlamak için teknikler ve algoritmalar seçebilir (algoritmaların detaylarını ilgili literatürle birlikte) (10 puan).
7. Öğrenci, seçilen modeli uygun araçlar ve teknolojiler kullanarak analiz edebilir (Power Bi, Python veya R IDE'leri, RapidMiner vb.) (15 puan).
8. Öğrenci, modelin performansını ölçmek için uygun göstergeleri seçebilir ve kullanabilir (10 puan).
9. Öğrenci, modelinin performansını açıklayabilir ve gelecekteki kullanımı için kalitesini tartışabilir (10 puan).
10. Öğrenci, ana bulguları ve bunların pratik etkilerini açıklayabilir (10 puan).

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. İntihal disiplin işlemi ile sonuçlanacaktır.
2. Derslerin en az yüzde 70 ine devam etmek zorunludur (yüz yüze sistemde). Çevrimiçi olması durumunda derse katılım ısrarla önerilmektedir.
3. Tüm ödevler zamanında teslim edilmedikleri takdirde kabul edilmeyecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

guzin.kavrukkoca@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi