PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Pazarlama Yönetimi ve StratejileriİVA 50913 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin Türü
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

İşletmenin bir alt işlevi olan pazarlamanın karma elemanlarını güncel meseleler ışığında ele alıp her birini ayrıntılı biçimde anlatmak.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Chatgpt kullanılabilir
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
 
Kaynaklar:
Güncel Pazarlama Yönetimi, Mahir Nakip, İnci Varinli, Mustasfa Gülmez, Detay Yayınları
 
Diğer Kaynaklar:
yok
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Örnekler üzerinden pazarlama karması elemanlarının tek tek ve ayrıntılı bir şekilde açıklanması ve tartışılması.
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
 
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin AKTS İş Yükü:
#AktiviteAdetSüre (Saat)İş Yükü
1Derslere Katılım (haftalık bazda)143,0042,00
2Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda)00,000,00
3Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda)141,0014,00
4İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez)00,000,00
5İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda)141,0014,00
6Ev ödevleri110,0010,00
7Sınavlara Hazırlık141,0014,00
8Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil)110,0010,00
9Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
10Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
11Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil)115,0015,00
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı (0-4)
1Veri analitiği yöntem ve tekniklerinin kavramsal temellerine hâkim olmak3
2Temel programlama becerilerini geliştirmek ve istatistiksel problemleri çözmeye yardımcı yazılımları kullanacak teorik ve uygulama yetileri kazanmış olmak4
3Verileri kullanılabilir formata dönüştürebilmek ve probleme bağlı olarak veri analizi araçlarını kullanarak probleme uygun modelleme yapabilmek ve karar mekanizmasına destek verebilmek2
4Verilerden üretilen bilgileri problemlerin çözümünde kullanabilmek, sonuçları veri görselleştirme araçları yardımıyla sunabilmek ve uygulamaların çıktılarını yorumlamayabilmek ve raporlayabilmek4
5Veri analitiği ile ilgili problem çözme ve uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanabilmek2