VERİ MADENCİLİĞİ VE BİLGİ EDİNİMİ
- Ders
- MISY641 - VERİ MADENCİLİĞİ VE BİLGİ EDİNİMİ
- Bölüm
- Yönetim Bilişim Sistemleri - İngilizce - Doktora
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 8
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Bu ders, İş Zekâsı (İZ) kapsamında veri madenciliği ve bilgi ediniminin derinlemesine incelenmesini sunmaktadır. Teorik temeller, güncel araştırma eğilimleri ve karmaşık örgütsel verilerden anlamlı çıkarımlar elde etmeye yönelik gelişmiş yöntemler ele alınmaktadır. Öğrenciler, veri ambarı, önişleme, sınıflandırma, kümeleme ve algoritmik analiz konularını inceleyerek İZ ve veri madenciliği modellerini teknik ve yönetsel açılardan eleştirel biçimde değerlendireceklerdir. Ders, stratejik karar alma ve örgütsel performansa katkı sağlayacak İZ çerçevelerinin uygulanmasına odaklanmaktadır. Makale tartışmaları, vaka çalışmaları ve proje temelli araştırmalar aracılığıyla öğrenciler, gelişmiş veri madenciliği süreçlerini tasarlama ve uygulama becerilerini geliştirirken akademik iletişim ve analitik düşünme yetkinlikleri kazanacaklardır.
VERİ MADENCİLİĞİ VE BİLGİ EDİNİMİ
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction |
| Hafta 2 | An Overview of Business Intelligence |
| Hafta 3 | Data Warehousing |
| Hafta 4 | Business Reporting, Visual Analytics, and Business, Performance Management |
| Hafta 5 | Introduction to Data Mining |
| Hafta 6 | Data Mining for Business Intelligence |
| Hafta 7 | Data in Data Mining |
| Hafta 8 | Midterm Exams |
| Hafta 9 | Midterm Exams |
| Hafta 10 | Project Presentations |
| Hafta 11 | Basic Data Classification |
| Hafta 12 | Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms |
| Hafta 13 | Data Mining Processes |
| Hafta 14 | Data Mining Applications |
| Hafta 15 | Project Presentations |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner, 2nd Edition, Galit Shmueli; Nitin R. Patel; Peter C. Bruce
- 02 Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics, 3/E, Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban
- 03 Data Mining Techniques and Applications , 1st Ed., Hongbo Du, Cengage Learning
- 04 Introduction to Data Mining: Pearson New International Edition, 1st Ed., Pang-Ning Tan; Michael Steinbach; Vipin Kumar, Pearson.
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
Program çıktısı tanımlanmamış.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.