DİJİTAL DÖNÜŞÜM VE İŞ STRATEJİLERİ

Ders Açıklaması

Bu ders, kuruluşların stratejik büyümeyi yönlendirmek ve operasyonel verimliliği artırmak için dijital teknolojileri, yapay zekayı ve otomasyonu nasıl kullandığını inceler. Öğrenciler, çeşitli sektörlerde dijital dönüşümün gerçek dünya vaka çalışmalarını keşfederek şirketlerin teknolojik bozulmaya nasıl yanıt verdiği, çevik uygulamaları nasıl benimsediği ve yeniliği nasıl geliştirdiği konusunda içgörüler elde edecekler. Temel konular arasında iş modellerinin evrimi, dijital olgunluk çerçeveleri ve dijital ekonomide liderliğin rolü yer alır. Dijital girişimlerin stratejik hedefler ve pazar konumlandırmasıyla uyumlu hale getirilmesine vurgu yapılır. Dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler, teknoloji benimsemesini kurumsal hedeflerle bütünleştirerek stratejik dijital dönüşüm yol haritaları tasarlayabilecekler. Ayrıca, dinamik iş ortamlarında dijital değişime liderlik etmekle ilişkili zorluklar ve fırsatlar hakkında pratik bir anlayış geliştirecekler.

DİJİTAL DÖNÜŞÜM VE İŞ STRATEJİLERİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Skilton, M., & Hovsepian, F. (2024). Digital transformation strategy: Harnessing our digital future (2nd ed.). Routledge.
2. 02 Johnson, G., Whittington, R., Scholes, K., Angwin, D., & Regnér, P. (2023). Exploring strategy (13th ed.). Pearson.

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.