• 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 İSY 5048 Veri Madenciliği ve İş Zekası Uygulamaları ZORUNLU 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilimi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. GÜZİN ÖZDAĞOĞLU

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilimi Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Veri madenciliği ve iş zekası kavramlarını tanımlayabilmek. 2   Veri madenciliği ve iş zekası kavramlarının günümüz işletmelerine sağladığı karar desteğinin önemini anlayabilmek. 3   Veri madenciliğinde kullanılan temel model ve algoritmaları kavrayabilmek. 4   İhtiyaç duyulan karar desteğiyle uyumlu modeli kurabilmek. 5   Kurulan karar modeline uygun algoritmayı seçebilmek. 6   Veri madenciliği algoritmalarını hedeflenen karar süreci doğrultusunda, belirli bir yazılım aracılığı ile uygulayabilmek. 7   Uygulamalar ile elde edilen bilgileri, karar süreci açısından yorumlayabilmek ve gerekli bilgiyi keşfedebilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Veri Madenciliğinin Genel Tanımı, Dersin Tanıtımı, Temel Bilgilerin Gözden Geçirilmesi 2 Veri Madenciliği Ve İş Zekası Temel Kavramları Ve Uygulama Alanları 3 Veri Madenciliği Modelleri Ve Temel Fonksiyonlar 4 Veri Ön İşleme 5 Verilerin Özetlenmesi ve İndirgenmesi 6 Veri Ambarı ve Özellikleri 7 Veri Küpü Hesaplamaları Ve OLAP 8 Karar Ağaçları Temelli Sınıflandırma Algoritmaları 9 Kümeleme Analizleri - Birliktelik Kuralları 10 Diğer Sınıflandırma Modelleri 11 Özel Uygulamalar (Metin, Web Veri Madenciliği, vb.) 12 Proje Sunumları 13 Proje Sunumları 14 Sonuç ve Değerlendirme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Dersin yürütülmesi sırasında, kısa teorik anlatımlar, interaktif uygulamalar, olay analizleri ve projeler yer alacaktır. Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

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 2 28 Uygulama 14 1 14 Ödev Hazırlama 2 15 30 Final Sınavına Hazırlık 1 10 10 Sunum Hazırlama 1 3 3 Vize Sınavına Hazırlık 1 12 12 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 99

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 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1 ÖK.6 1 ÖK.7 1