| Veri Bilimi (YL) (Tezli) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu: | VB5007 | ||||
| Ders İsmi: | İş Zekası ve Veri Görselleştirme | ||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
| Dersi Veren(ler): | Şebnem Özdemir | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı öğrencilere iş zekası ve veri görselleştirme konularında temel kavramları ve teknikleri öğretmek, veri analizi ve raporlama becerilerini geliştirmelerini sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği: | 1. İş zekası kavramı ve temel prensipleri 2. Veri görselleştirme araçları ve teknikleri 3. Veri analizi ve raporlama yöntemleri 4. Veri görselleştirme ve iş zekası uygulamaları 5. İş zekası ve veri görselleştirme etiği ve sorunları |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) 1. Öğrenciler, iş zekası ve veri görselleştirme prensiplerini anlayacak ve uygulayabilecektir. 2) 2. Öğrenciler, farklı veri görselleştirme araçlarını ve tekniklerini kullanarak veri analizi yapabilecektir. 3) 3. Öğrenciler, iş zekası uygulamalarını gerçek hayatta kullanabilecektir. 4) 4. Öğrenciler, veri görselleştirme ve iş zekası etiği konusunda bilinçlenecektir. 5) 5. Öğrenciler, iş zekası ve veri görselleştirme sorunlarını analiz edip çözüm üretebilecektir. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Hafta 1: İş zekası ve veri görselleştirme kavramlarına giriş. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 2) | Hafta 2: Veri toplama ve veri kaynakları. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 3) | Hafta 3: Veri temizleme ve veri hazırlama teknikleri. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 4) | Hafta 4: Veri görselleştirme araçları ve teknikleri. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 5) | Hafta 5: Grafik ve tablo tasarımı. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 6) | Hafta 6: Veri görselleştirme prensipleri ve etkili iletişim. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 7) | Hafta 7: İş zekası ve veri görselleştirme etiği ve sorunları. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 8) | Hafta 8: Vize sınavı. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 9) | Hafta 9: İş zekası ve veri görselleştirme uygulamaları örnekleri. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 10) | Hafta 10: Veri analizi ve raporlama yöntemleri. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 11) | Hafta 11: İş zekası araçlarının kullanımı ve özellikleri. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 12) | Hafta 12: Veri görselleştirme ve iş zekası projeleri için örnek senaryolar. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 13) | Hafta 13: Öğrencilerin projeleri için danışmanlık ve ilerlemelerin takibi. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 14) | Hafta 14: Veri analizi ve raporlama yöntemleri üzerine derinlemesine çalışma. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 15) | Hafta 15: İş zekası ve veri görselleştirme araçlarının karşılaştırılması ve seçim süreci. | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| 16) | Hafta 16: Final sınavı | Ön Hazırlığa Gerek Duyulmamaktadır. |
| Ders Notları / Kitaplar: | 1. Alberto Cairo, "The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication" 2. Stephen Few, "Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring" |
| Diğer Kaynaklar: | 1. Cole Nussbaumer Knaflic, "Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals" |
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||
| 1) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 |
| 2) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| 3) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 |
| 4) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 | 3 | 2 | 3 | 2 |
| 5) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 3 |
| 2) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 3 |
| 3) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 3 |
| 4) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 |
| 5) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 3 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 50 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 28 |
| Ara Sınavlar | 7 | 51 |
| Final | 8 | 65 |
| Toplam İş Yükü | 144 | |