| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| 2019- Endüstri Mühendisliği - Yönetim Bilişim Sistemleri ve Mühendisliği (İngilizce) - Tezsiz Yüksek Lisans (II .Öğretim) | MIS7117 | Business Intelligence | Seçmeli | 1 | 6,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezsiz Yüksek Lisans (II. Öğretim) - Fen Bilimleri Enstitüsü - Endüstri Mühendisliği (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
İşletmelerde toplanan verilerden yöneticilerin doğru ve etkili kararlar vermesini sağlamak için geliştirilecek olan iş zekası yöntemleri, raporlama teknikleri ve ilgili teknolojileri ve geliştirilecek olan sistemlerin karakteristik özellikleri ile yapısı hakkında bilgiler vermektir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
İş zekasına giriş Karar verme süreci ve iş zekası Veritabanı yönetimi ve Ana veri dosyası Veri madenciliği Veri hazırlama ve veri analitiği Yapay zeka ve iş zekası Akıllı karar verme teknikleri Ara SINAV İş zekası geliştirme vaka çalışması - Sistem Tanımı ve alınması beklenen kararlar, temel varsayımlar, avantajlar ve dezavantajlar İş zekası geliştirme vaka çalışması - Sistem mimarisi, veri toplama ve veri yapısı İş zekası geliştirme vaka çalışması - Veritabanı tasarımı İş zekası geliştirme vaka çalışması - Veri analitiğinin açıklaması İş zekası geliştirme vaka çalışması - Pano tasarımı İş zekası geliştirme vaka çalışması Oluşturulacak raporlar İş zekasının geleceği
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders sunumları ve grup çalışması
Staj Durumu
yok
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1- Ders notları 2- Sharda R., Delen D., Turban E.,Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, 4th edition, Pearson, ISBN 9780134633282
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Öğrenciler iş zekası ve geleneksel programlar arasındaki farkı bilir.
- Öğrenciler karar verme sürecini bilir
- Öğrenciler iş zekası sistemi geliştirmeyi bilir
- Öğrenciler veri analitiği uygulaması yapar.
- Öğrenciler etkili iş raporları üretme konusunda deneyim kazanır
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | İş zekası sistemlerine giriş |
| 2 | Karar verme MIS ve iş zekası |
| 3 | Veritabanı yönetimi ve master veri dosyası yönetimi |
| 4 | Veri madenciliği |
| 5 | Veri hazırlama ve veri analitiği |
| 6 | Yapay zeka ve iş zekası |
| 7 | Zeki karar verme teknikleri |
| 8 | Ara sınav |
| 9 | İş zekası vaka çalışması- sistem tanımlaması, beklenen kararlar avantaj ve dezavantajlar |
| 10 | İş zekası vaka çalışması- Sistem mimarisi veri toplama ve veri yapısı |
| 11 | İş zekası vaka çalışması- Veri tabanı tasarımı |
| 12 | İş zekası vaka çalışması- Veri analitiği uygulaması |
| 13 | İş zekası vaka çalışması- Daşboard ve geliştirilecek rapor tasarımları |
| 14 | iş zekasının geleceği |
| 15 | Genel değerlendirme |
| 16 | Yarıyıl sonu sınavı |
| 17 |
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 | 8 | 3 | 24 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 3 | 3 | 9 |
| Seminer ve Hazırlığı | 1 | 4 | 4 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 25 | 25 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 25 | 25 |
| Teorik Ders Saati | 15 | 3 | 45 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |