1. LİSANS
  2. MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
  3. ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
  4. 255 ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 491VERİ ANALİTİĞİ VE İŞ ZEKASI3 + 05. Yarıyıl 

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı veri madenciliği, büyük veri, iş analitiği ve iş zekası kavramlarını ve bu kavramların işletmeler açısından öncemini öğrencilere kavratabilmek, bu konular hakkında teorik altyapı oluşturarak, yazılımlar yardımıyla gerçekleştirilecek uygulamalar konunun pekiştirilmesi sağlamaktır.
Ders İçeriği Derste öncelikle büyük veri ve iş zekası alanında bir giriş gerçekleştirilecek ve girişten sonra teknolojik altyapı (Veri kavramı ve Veri ambarları) hakkında bilgiler sunulacaktır. Sonrasında Veri madenciliği konusuna değinilecek, veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgiler sunulacaktır. Bu metotlarilgili programları ile uygulamalı olarak değerlendirilecektir. Dersin son kısmında ise Normatif iş zekası yaklaşımları ve Görsel analitik konularına değinilecektir. Bu konulardaki uygulamalar ise ilgili yazılımlar ile gerçekleştirilecektir. Ders İş zekası ve veri madenciliği trendleri ve Büyük Veri analitiği konuları hakkında genel bilgiler verilerek tamamlanacaktır.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1İş zekası ile ilgili temel kavramlarının ve iş zekası geliştirme ve uygulama sürecinin öğrenilmesi
2Veri ambarları, OLAP, veri madenciliği ve Büyük Veri temel kavramları, teknikleri ile ilgili temel yeterliliklerin edinilmesi
3İşletme performans yönetimi ve iş zekası ilişkisinin kurulması
4Web ve metin madenciliği araçlarının kavranması

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12PY 13
ÖK 001             
ÖK 002             
ÖK 003             
ÖK 004             
Ara Toplam             
Katkı0000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Akts iş yükü girilmemiş.
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2022-2023 Güz1OLCAY POLAT
Detay 2021-2022 Güz1OLCAY POLAT


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
CENG 491 VERİ ANALİTİĞİ VE İŞ ZEKASI 3 + 0 1 Türkçe 2022-2023 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. OLCAY POLAT opolat@pau.edu.tr MUH A0425 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Bu dersin amacı veri madenciliği, büyük veri, iş analitiği ve iş zekası kavramlarını ve bu kavramların işletmeler açısından öncemini öğrencilere kavratabilmek, bu konular hakkında teorik altyapı oluşturarak, yazılımlar yardımıyla gerçekleştirilecek uygulamalar konunun pekiştirilmesi sağlamaktır.
İçerik Derste öncelikle büyük veri ve iş zekası alanında bir giriş gerçekleştirilecek ve girişten sonra teknolojik altyapı (Veri kavramı ve Veri ambarları) hakkında bilgiler sunulacaktır. Sonrasında Veri madenciliği konusuna değinilecek, veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgiler sunulacaktır. Bu metotlarilgili programları ile uygulamalı olarak değerlendirilecektir. Dersin son kısmında ise Normatif iş zekası yaklaşımları ve Görsel analitik konularına değinilecektir. Bu konulardaki uygulamalar ise ilgili yazılımlar ile gerçekleştirilecektir. Ders İş zekası ve veri madenciliği trendleri ve Büyük Veri analitiği konuları hakkında genel bilgiler verilerek tamamlanacaktır.
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Veri Analitiğine Giriş
2 Veri Analitiği Temelleri
3 Veri Analitiği Temelleri
4 Veri Analitiği Methodları
5 Veri Analitiği Methodları
6 Veri Görselleştirme
7 Veri Görselleştirme
8 Ara Sınav
9 Anahtar Gösterge raporlama
10 Anahtar Gösterge raporlama
11 Kurumsal Performans Yönetimi
12 İş Zekası Uygulamaları
13 İş Zekası Uygulamaları
14 Proje sunumları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav30Ara Sınav
Proje20Proje
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları