Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İş ZekasıBLM523537.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüSerkan Ayvaz
Dersi Veren(ler)Serkan Ayvaz
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, öğrencilere iş zekası kavramlarını ve metodolojisini tanıtmak, öğrencilerin daha iyi iş kararları almakta destekleyici olarak kullanılan iş zekası yöntemlerini ve uygulamalarını öğrenmelerine yardımcı olmak ve veri tabanı yönetimi, veri ambarı ve veri madenciliği ile ilgili teknikleri ve bunların kuruluşlara faydalarını öğrenmelerine yardımcı olmaktır.
Dersin İçeriğiBu derste iş zekasının temel kavramları, yöntemleri ve uygulamaları işlenecektir. Daha detaylı olarak, bu dersin içeriği iş zekası metodolojilerine giriş, iş verisi anlama ve analitiği, veri tabanı yönetim sistemleri, veri ambarı tanımları, mimarileri ve datamart yapısı, veri ön işleme ve görselleştirme, veri madenciliği metodolojileri ve temel kavramları, birliktelik analizi, veri madenciliği madenciliğinde denetimli ve denetimsiz algoritmalar konularını kapsamaktadır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Sharda, R., Delen, D., Turban, E. (2014). Business Intelligence, A Managerial Perspective on Analytics. Boston: Pearson.
  • Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner (2002). Business Intelligence: Making Better Decisions Faster. Redmond, Wash. : Microsoft Press.
  • Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner (2002). Business Intelligence: Making Better Decisions Faster. Redmond, Wash. : Microsoft Press.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. İş zekasının temel kavramlarını ve metodolojisini anlarlar.
  2. İş zekası ile ilgili olarak veri keşfi, veri görselleştirme ve veri işlemenin temel yöntemlerini öğrenirler.
  3. Veri ambarı ve veritabanı yönetim sistemlerinin temellerini öğrenirler.
  4. Veri madenciliği yöntemlerini, iş zekası çözümlerine uygulama bilgisine sahip olurlar.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1İş zekasına giriş
2İş verilerini anlama ve iş analitiği
3Veritabanı yönetim sistemleri temelleri
4Veritabanı yönetim sistemleri - sorgu formülasyonu ve veri toplama
5Veri ambarı, tanımlar ve kavramları
6Veri ambarı mimarileri ve datamart yapısı
7Veri önişleme
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Veri görselleştirme
10Veri madenciliği ve kavramları
11Gözetimsiz veri madenciliği algoritmaları
12Gözetimli veri madenciliği algoritmaları
13Birliktelik analizi yöntemleri
14Öğrenci Proje sunumları
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev110
Sunum/Jüri
Projeler130
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması145
Derse Özgü Staj
Ödev114
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler150
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok