KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Ders Açıklaması

Bu ders, birçok organizasyondaki yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kararları destekleyen bilgiler aracılığı ile karar destek sistemleri hakkında detaylı bilgileri sunmaktadır. Bu ders, organizasyonun dahili ve harici veri tabanından elde edilen kaynak verilerin bilgisayar bazlı ve kullanıcı manipülasyonları üzerinde yoğunlaşan karar destek sistemlerini kavramaktadır. Bu derste öğrencilerin veri depolaması ve veri marketi, çevrimiçi analitik işleme, Veri Madenciliği, ve Coğrafi Bilgi Sistemleri gibi karar destek sistemlerini anlamaları beklenmektedir. Bu ders ayrıca SPSS, Celementine, ve yaygın GIS paketi olan MapInfo dahil olmak üzere modern yazılımların kullanımını kapsamaktadır. Bu bilgiler hem iş hem de uygulamalı İstatistik konularında yüksek lisans öğrencilerine sunulmakta olup diğer derslere de uzanmaktadır.

KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

1. 01 The student should be able to identify the main concepts of decision support systems (DSS)
2. 02 The student should be able to recognize the components of DSS and the main participants in the decision-making process
3. 03 To be able to identify the the various models and their analysis
4. 04 To be able to develop DSS and its life cycle
5. 05 To recognize the role of intelligent systems in DSS

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 George M. Markas, 2011, "Decision support systems in the 21st century", 2nd edition, Pearson education

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Veri bilimi alanındaki güncel durumu değerlendirmek ve anlamak amacıyla teoriler, çerçeveler ve modeller hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak.
2. Literatürü incelemek ve veri bilimi teorileri ile metodolojilerini yeni araştırmalarda ve deneylerde uygulamak.
3. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri setlerini analiz etmek.
4. Veri yönetimi, analiz ve problem çözümü için istatistiksel ve bilişim yazılım sistemleri tasarlamak, geliştirmek ve test etmek.
5. Farklı veri türleri ve analitik görevler için etkili görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek, ayrıca görselleştirme ve görsel analiz konularında teorik ve uygulamalı konular üzerine bağımsız araştırmalar yürütmek
6. İletişim, problem çözme, araştırma veya proje faaliyetlerinde yüksek düzeyde yetkinlik kazanmak ve çok disiplinli bir ekipte ortak bir hedefe ulaşmak için bir ekip üyesi ya da lider olarak etkin biçimde çalışmak.
7. Büyük veri kümelerinin yönetimiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için paralel yöntemler, bulut bilişim ve ilişkisel olmayan (NoSQL) veri depolama ve erişim çözümleri geliştirmek ve uygulamak.
8. Veri, bilgi ve iletişimin disiplinlerarası doğasını anlamak ve veri toplama ile analizine yönelik önde gelen araştırma yöntemlerini değerlendirme yeteneği kazanmak.
9. Verinin kullanımıyla ilgili etik sorunları derinlemesine anlamak ve gerçek dünya veri uygulamalarında etik kararlar alabilmek.
10. Geniş bir alan yelpazesinden bilgiyi analiz etme, sentezleme ve değerlendirme yeteneğini göstermek ve yaşam boyu kendi kendine öğrenme yetisine sahip olmak.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.