VERİ MADENCİLİĞİ VE İŞ ZEKASI
- Ders
- ITEC542 - VERİ MADENCİLİĞİ VE İŞ ZEKASI
- Bölüm
- Bilişim Teknolojileri - İngilizce - Yüksek Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 8
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
Ders Açıklaması
Bu ders öğrencilere veri depoları ve iş zekâsı teknolojileri gibi farklı alanlarda bilgiler aktarmaktadır. Bu ders ayrıca iş yöneticilerine bu gibi teknolojilerin halihazırda sahip oldukları kabiliyetler ve geliştiriciler için iş zekasının yaratılması konularındaki farkındalığı ön planda tutan bir iş stratejisini anlama ve sunma konusunda yardımcı olmaktadır. Bu ders, aşağıdaki geniş aşamaları kapsayan tipik bir veri deposu/iş zekası projesinin yaşam döngüsü hakkında bilgiler barındırmaktadır: veri araştırmacıları ve OLAP küplerinin oluşturulması başta olmak üzere verinin kaynak sistemlerinden istihraç edilmesi, dönüştürülmesi ve yüklenmesi. Bu dersin ana konularından bir tanesi veri madenciliğini kullanan ve iş zekâsı için mevcut olan Fortune 100 Şirketleri’nin teknolojik araçlarından biri olup hızlıca yaygın bir teknoloji haline gelen OLAP’dan ibarettir.
VERİ MADENCİLİĞİ VE İŞ ZEKASI
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.