| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| 2022 - Yönetim Bilişim Sistemleri (İngilizce) - Lisans | MIS3313 | Business Intelligence | Seçmeli | 5 | 5,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - İşletme Fakültesi - Yönetim Bilişim Sistemleri (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Ders, öğrencilere etkili iş zekası sağlamak için kavramlar, teknikler ve araçlar hakkında çalışma bilgisi sağlar. Öğrenciler, çevrimiçi analitik işleme, veri ambarı ve veri madenciliği araçlarını kullanarak rekabet avantajı oluşturmak ve iş sorunlarını da
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Kurs, öğrencilere etkili iş zekası sağlamak için kavramlar, teknikler ve araçlar hakkında çalışma bilgisi sağlar. Öğrenciler, çevrimiçi analitik işleme, veri ambarı ve veri madenciliği araçlarını kullanarak rekabet avantajı oluşturmak ve iş sorunlarını da
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
-
Staj Durumu
-
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Turban, E., Sharda, R., Aronson, J. E., & King, D. (2008). Business intelligence: A managerial approach. Pearson Prentice Hall.
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Yönetimin karar vermesini desteklemede verilerin rolünü anlama
- İşlem veritabanı ile veri ambarı arasındaki farkları anlama
- Panolar ve puan kartları gibi çevrimiçi raporlama sistemlerini tanımlama ve açıklama
- Veri madenciliği teknolojilerinin temellerini ve iş dünyasındaki uygulamalarını anlamak
- Kurumsal sistemler, İnternet ve iş zekası yazılımı tarafından sağlanan kapsamlı iş raporlama yeteneklerinin açıklanması
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | İş Zekası, Analitik ve Veri Bilimine Genel Bir Bakış |
| 2 | Tanımlayıcı Analitik I: Verinin Doğası, İstatistiksel Modelleme ve Görselleştirme |
| 3 | Tanımlayıcı Analitik I: Verinin Doğası, İstatistiksel Modelleme ve Görselleştirme |
| 4 | Tanımlayıcı Analitik II: İş Zekası ve Veri Ambarı |
| 5 | Tanımlayıcı Analitik II: İş Zekası ve Veri Ambarı |
| 6 | Tahmine Dayalı Analitik I: Veri Madenciliği Süreci, Yöntemleri ve Algoritmalar |
| 7 | Tahmine Dayalı Analitik I: Veri Madenciliği Süreci, Yöntemleri ve Algoritmalar |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | Tahmine Dayalı Analitik II: Metin, Web ve Sosyal Medya Analitiği … |
| 10 | Tahmine Dayalı Analitik II: Metin, Web ve Sosyal Medya Analitiği … |
| 11 | Kuralcı Analitik: Optimizasyon ve Simülasyon |
| 12 | Kuralcı Analitik: Optimizasyon ve Simülasyon |
| 13 | Büyük Veri Kavramları ve Araçları |
| 14 | Analitikte Gelecek Eğilimler, Gizlilik ve Yönetsel Hususlar |
| 15 | PowerBI vakaları |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Final |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 0 | 14 | 0 |
| Proje ve Hazırlığı | 20 | 1 | 20 |
| Ödev ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 2 | 14 | 28 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 1 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 10 | 1 | 10 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 10 | 1 | 10 |
| Final ve Hazırlığı | 20 | 1 | 20 |
| Teorik Ders Saati | 2 | 14 | 28 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 14 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | ||||||
| ÖÇ2 | ||||||
| ÖÇ3 | ||||||
| ÖÇ4 | ||||||
| ÖÇ5 |