İŞLETME FAKÜLTESİ
İşletme
BA 464 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
İş Analitiği ve Büyük Veriye Giriş
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
BA 464
|
Güz/Bahar
|
2
|
2
|
3
|
6
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | Çevrim içi | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | TartışmaProblem çözmeOlgu / Vaka çalışmasıSoru & CevapDeney / Laboratuvar / Atölye uygulama | |||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||
| Dersin Amacı | Günümüzü işletmeciliğindeki iki ana gelişme elele gitmektedir: operasyonların giderek daha fazla bilgisayarlı hale gelmesi, ve kararların giderek daha fazla verilere dayalı olması. Farklı tür ve büyüklüklerde de olsalar çoğu şirket için verilerin zamanında, kesin, ve karlı kararlar vermek için etkili şekilde kullanımı kritik bir stratejik avantaj unsuru haline gelmiştir. Bu yüzden modern işletme iş analitiğinden ayrılamaz. Bu dersin amacı işletme öğrencilerine iş verilerini iş kararlarını yönlendirecek içgörüye dönüştürmeleri için gerekli kavram, yöntem ve araçları öğretmektir. Bu amaçla derste temel veri analizi tekniklerinin -operasyonelden ziyade- işlevsel bir kavrayışına ve bunun temel yazılım araçları kullanarak farklı iş problemlerine uygulanışına bir başlangıç kazandırılmaktadır. Dersin temel ekseni bu tekniklerin iş kararları için içgörü sağlamadaki katkısıdır. Bu anlamda ders veri ve analiz konusunda bir farkındalık oluşturma, ve veri analizinin işte değer yaratmak konusunda sunduğu fırsatları belirleyebilme becerisi kazandırma hedefindedir. Bu ders aynı zamanda büyük veri diye adlandırılan veri setlerini ve onların analizine özgü gereksinim ve yaklaşımları da kapsamaktadır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders veri analizi için gerekli yöntem ve araçlara odaklanır. Yaygın bir istatistik platformunun (R) veri yönetimi gibi temel işler için kullanımını kapsar. Keşifsel veri görselleştirme ve özetleme yöntemlerinden başlayan ders temel öngörü yöntemlerinden (örn. Doğrusal modeller) daha karmaşık yöntemlere (veri madenciliği, karar ağacı veya birleşme kuralı analizi gibi) ilerler. Öğrenciler iş problemlerini analiz problemlerine dönüştürmeki ve bunların çözümünü aramak konusunda hem kuramsal bilgi hem de uygulamalı beceriler edinirler. Bu yöntemler bilinen problemler kadar yeni ve az bilinen problemlere de uygulanabilmesi amacıyla çevik problem çözme sistematiğine oturtularak uygulanırlar. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Giriş, kavramlar | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 1 |
| 2 | Analitik süreci, tahminleme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 1 |
| 3 | Keşifsel analitik ve veri görselleştirme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 3 |
| 4 | Doğrusal regresyon | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 4 |
| 5 | Model değerlendirme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 2 |
| 6 | Bayes tasnifi | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 8 |
| 7 | Regresyon ağaçları ve tasnif modeli değerlendirme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 9 |
| 8 | Lojistik regresyon ve profilleme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 10 |
| 9 | Eşleşme kuralları | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 14 |
| 10 | Kümeleme analizi | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 15 |
| 11 | Zaman serileri | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 16 |
| 12 | Zaman serileri tahminleme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 17&18 |
| 13 | Büyük veri teknikleri ve teknoloji yığını, örnek: veri özetleme | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 17 |
| 14 | İleri teknikler: metin analizi, sosyal ağ analizi | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. Bölüm 19&20 |
| 15 | Sınıf içi tartışma | |
| 16 | Dersin gözden geçirilmesi |
| Ders Kitabı | Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C. (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons. ISBN: 978-1-118-87936-8
|
| Önerilen Okumalar/Materyaller |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
4
|
40
|
| Portfolyo | ||
| Ödev |
5
|
40
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
20
|
| Final Sınavı | ||
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
10
|
100
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | ||
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
13
|
2
|
26
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
4
|
4
|
16
|
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
5
|
10
|
50
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
24
|
24
|
| Final Sınavı |
0
|
||
| Toplam |
180
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | İşletme alanındaki sorunları analitik ve bütünsel bir bakış açısıyla çözer. |
X | ||||
| 2 | İşletme problemlerine ilişkin bulgu ve çözümleri yazılı ve sözlü formatta sunar. |
|||||
| 3 | İşletme ve ekonomiye ilişkin kavram ve felsefelerin uygulamalarını ulusal ve uluslararası düzeyde yorumlar. |
X | ||||
| 4 | İş hayatında karşılaşılan gerçek durumlar için yenilikçi ve yaratıcı bir yaklaşım kullanır. |
|||||
| 5 | Liderlik becerilerini farklı iş koşullarında gösterir. |
|||||
| 6 | Yeni teknoloji ve yazılımların iş dinamiklerine yansımalarını yorumlar. |
X | ||||
| 7 | İşletmenin beş temel alanında (pazarlama, üretim, yönetim, muhasebe ve finans) edinilen bilgileri stratejik bir bakış açısıyla bir araya getirir. |
|||||
| 8 | Alanıyla ilgili çalışmalarda bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder. |
X | ||||
| 9 | Takım üyesi olarak etkin ve verimli çalışır. |
|||||
| 10 | İş kararlarını verirken ve değerlendirirken etik bir bakış açısına ve sosyal duyarlılığa sahip olur. |
X | ||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak işletmecilik alanı ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1). |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
İlk IBSEN Yaz Okulu Programı'nı anlatıyorlar !
İşletme Fakültemiz, 10 üye ülkenin içinde bulunduğu, üye ülkelerdeki üniversitelerde hem öğrencilerin hem de akademisyenlerin kültürlerarası yeterliliğini arttırmak adına network bünyesinde yaz
Rüzgardan Madalya Çıkarıyor
İzmir Ekonomi Üniversitesi’nin (İEÜ) milli sörfçü öğrencisi Onur Cavit Biriz, İtalya’da düzenlenen International Games’te (Uluslararası Oyunlar) ikinci olarak ülkemize gümüş madalya kazandırdı.
Atık Toplayıcılarını Araştıracaklar
IAGED tarafından gerçekleştirilen şimdiye kadarki en geniş "sokak atık toplayıcıları" araştırmasının ardından İzmir Ekonomi Üniversitesi'nde geri dönüşüm emektarları ilgili bir çalışmaya imza attı.
Sokak Atık Toplayıcılarına 'Bilimsel' Araştırma
Kağıt, cam ve metal gibi geri dönüştürülebilir malzemeleri toplayarak atıkların doğaya ve ekonomiye kazandırılmasına katkı sağlayan ‘sokak atık toplayıcıları’, bilimsel araştırmaya konu
ACCA, Üniversite Öğrencileriyle Biraraya Geldi
Küresel finans ve muhasebe meslek kuruluşu ACCA üniversite buluşmaları kapsamında Bahçeşehir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Galatasaray Üniversitesi İşletme Bölümü ve
Teknolojinin iletişime etkisi esere dönüştü
Türkiye'nin bilimsel ve toplumsal gelişimine katkı sağlayacak kalıcı eserler üretmek hedefiyle kurulan "İzmir Ekonomi Üniversitesi Yayınları", ikinci kitabını piyasaya çıkardı.
İzmir Ekonomi’den ‘4 Büyüklere’
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) İşletme Fakültesi’nden mezun olan 4 genç, kısa zamanda başarı basamaklarını hızla çıkarak finansal denetim alanında dünyanın en büyük
İEÜ ve PwC’den örnek iş birliği
Yapılan anlaşmayla birlikte PwC firması, İEÜ Muhasebe ve Denetim Programı öğrencilerine öncelikli staj ve iş olanağı sağlayacak.