• 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 LGM 4029 Veri Analitiği SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Lojistik Yönetimi (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ÇETİNKAYA

Dersi Alan Birimler

Lojistik Yönetimi (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Veri okuryazarlığını geliştirme 2   2. Veri Toplama ve İşleme Becerilerini Kazanmak. 3   3. Veri görselleştirme tekniklerini öğrenmek 4   4. Veri temelli kararlar alabilme becerisi geliştirmek. 5   5. iş trendlerini anlayabilmek. 6   6. Veri temelli projelere katkıda bulunmak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Veri Bilimine Giriş 2 Temel İstatistik 3 Veri temizleme ve hazırlama 4 Excel'de Veri Analizi 5 Phyton ile Temel Veri Analizi 6 Veri Görselleştirme 7 Vize Sınavı 8 İşletmelerde Veri Analitiği Uygulamaları 9 Keşifsel Veri Analizi 10 Makine Öğrenmesine Giriş 11 Regresyon 12 Veri Sınıflama 13 Veri kümeleme 14 Zaman Serileri 15 Final Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Literatür, örnek olaylar, problem çözme uygulamaları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 ODV ÖDEV 3 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU MD * 0.30 + HW * 0.20 + FN * 0.50 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU MD * 0.30 + HW * 0.20 + BUT * 0.50 6

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 13 1 13 Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Ödev Hazırlama 1 30 30 Vize Sınavı 1 1 1 Final Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 122

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 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.2 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.3 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.4 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.5 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.6 5 5 5 5 5 5 5 5