Ana içeriğe atla
EN

DATA MİNİNG AND BUSİNESS INTELLİGENCE

Ders
MISY542 - DATA MİNİNG AND BUSİNESS INTELLİGENCE
Bölüm
Yönetim Bilişim Sistemleri - İngilizce - Yüksek Lisans
Ders Tipi
Ders
Durum
Zorunlu
Dil
İngilizce
Kredi
3
AKTS
0
T+P+L
3 + 0 + 0
Ders Koordinatörleri
-
Ön Koşul
-
Anahtar Sözcükler
-

Ders Açıklaması

-

DATA MİNİNG AND BUSİNESS INTELLİGENCE

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

  1. 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
  2. 02 Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics, 3/E, Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban
  3. 03 Data Mining Techniques and Applications , 1st Ed., Hongbo Du, Cengage Learning
  4. 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

  1. Yönetim Bilişim Sistemlerindeki temel kavramlar ve teorik çerçeveler hakkında ileri düzeyde bilgi gösterebilir ve bunları alandaki güncel gelişmeleri yansıtan yenilikçi modeller geliştirmek için uygulayabilir.
  2. Gelişmiş YBS bilgisini uygulayarak ve birden fazla teorik bakış açısını sentezleyerek karmaşık organizasyonel sorunları analiz edebilir ve entegre bilişim sistemleri çözümleri tasarlayabilir.
  3. Gerçek dünya bağlamlarında organizasyonel verilerin etkili bir şekilde depolanmasını, alınmasını ve kullanılmasını sağlayan veritabanı sistemleri ve veri odaklı uygulamalar geliştirebilir ve yönetebilir.
  4. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmak ve stratejik, veri odaklı karar almayı desteklemek için veri analitiği, iş zekası araçları ve veri görselleştirme tekniklerini kullanabilir.
  5. Dijital dönüşümü yönlendirmek, organizasyonel performansı artırmak ve orijinal araştırma soruları formüle etmek için Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti ve Block-Zinciri gibi ortaya çıkan teknolojileri değerlendirebilir ve uygulayabilir.
  6. Uygun metodolojileri kullanarak bağımsız ve işbirlikçi araştırmalar yürütebilir ve bulguları çeşitli kitlelere uygun akademik yazılar ve sunumlar aracılığıyla etkili bir şekilde iletebilir.
  7. Bilimsel ve profesyonel standartlara bağlı kalarak, bilişim teknolojilerinin araştırılması, geliştirilmesi ve kullanımında etik, yasal ve toplumsal etkileri belirleyebilir ve ele alabilir.
  8. Çok disiplinli takımlarda etkili bir şekilde iş birliği yapabilir ve karmaşık teknoloji odaklı zorlukları ele almada liderlik gösterebilir.
  9. Kurumsal ortamlarda BT projelerini planlamak, yürütmek ve izlemek için proje yönetimi metodolojilerini ve araçlarını uygulayabilir.
  10. Yenilikçiliği ve sürdürülebilir büyümeyi destekleyen, kurumsal hedefler ve stratejilerle uyumlu bilişim sistemleri geliştirebilir ve entegre edebilir.
  11. Gereksinim toplama, modelleme, prototipleme ve ERP, CRM ve SCM gibi kurumsal sistem mimarilerini değerlendirme dahil olmak üzere kapsamlı sistem analizi ve tasarımı gerçekleştirebilir.
  12. Siber güvenlikte uygun ilkeleri, teknolojileri ve en iyi uygulamaları uygulayarak kurumsal bilgi güvenliği risklerini değerlendirebilir ve azaltabilir.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.