GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SBVKYL550 | YÖNETİM VE İŞ ANALİTİĞİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu ders yönetim bilimleri alanındaki öğrencilerin, profesyonellerin ve yöneticilerin veriye dayalı karar verme, analitik modelleri daha etkin kullanma ve yorumlama konusunda bilgi ve aksiyonlarını geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı Öğretim Elemanları
Öğrenme Çıktıları
| 1 | İş analitiğini tanımlar. |
| 2 | İş analitiği ile ilgili temel kavramları bilir. |
| 3 | İş analitiğinde kullanılan betimsel yöntemleri bilir. |
| 4 | İş analitiğinde kullanılan kestirimci yöntemleri bilir. |
| 5 | İş analitiğinde kullanılan güncel yazılımları bilir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Ders üç bölümden oluşmaktadır: iş analitiğinin temelleri, açıklamalı analitik ve öngörücü analitik. İlk bölümde iş analitiğinin organizasyonlarda ortaya çıkan rolünü anlamaya yönelik temel kavramlar ve tablolama programlarında analitik uygulamaları ele alınacaktır. İkinci bölümde veriyi özetleme, görselleştirme ve faydalı bilgi elde etmek için kullanılan modeller incelenecektir. Üçüncü bölümde ise geçmiş veriye dayalı anlayış ve geleceğe yönelik öngörü geliştirmek için gerekli metotlar ve tahmine dayalı veri madenciliği öğrenilecektir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | İş analitiğine giriş | Düz anlatım, problem çözme, tartışma (tüm haftalar) | Kaynak okuma (tüm haftalar) |
| 2 | Tablolama modelleri | ||
| 3 | Açıklamalı istatistik | ||
| 4 | Veri görselleştirme | ||
| 5 | Açıklamalı veri madenciliği | ||
| 6 | Açıklamalı veri madenciliği (devamı) | ||
| 7 | Belirsizliği modelleme | ||
| 8 | İstatistiksel çıkarım | ||
| 9 | İstatistiksel çıkarım/Regresyon | ||
| 10 | Regresyon | ||
| 11 | Zaman serisi analizleri ve tahminleme | ||
| 12 | Öngörücü veri madenciliği | ||
| 13 | Öngörücü veri madenciliği (devamı) | ||
| 14 | Monte Carlo simülasyonu ve risk analizi |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ders notları ve önerilen kaynaklar öğretim elemanı tarafından paylaşılacaktır.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 80 |
| Ev Ödevi | 1 | 20 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Tartışma | 8 | 1 | 8 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 25 | 25 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Okuma | 4 | 6 | 24 |
| Ev Ödevi | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 113 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 2 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek