| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Veri Analitiği | ECM 254 | | 2 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Veri analitiği kavramlarını ve önemini kavrar. |
| 2. Veri toplama, temizleme ve görselleştirme süreçlerini öğrenir. |
| 3. Temel istatistiksel analizleri gerçekleştirir. |
| 4. E-ticaret ve pazarlama alanında veriden elde edilen içgörüleri stratejik kararlarla ilişkilendirebilir. |
| 5. R programlama dilini temel düzeyde kullanmayı öğrenir. |
| 6. Trend analizi ve raporlama tekniklerini uygular. |
| 7. Veri analitiği araçlarını ve platformlarını tanır ve kullanır. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, e-ticaret ve dijital pazarlama alanında veri analitiği süreçlerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Öğrenciler, veri analitiği kavramlarını öğrenerek, iş kararlarına yön vermek için veriyi toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama becerileri kazanır. Ders kapsamında, veri görselleştirme, temel istatistiksel analizler, trend analizi, raporlama ve karar destek sistemleri gibi konular ele alınır. Özellikle R programlama dilinin temel kullanımı ve veri analitiği araçlarının tanıtımı üzerinde durulur. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Ders kapsamında üretken yapay zeka araçları hem öğretim sürecinde hem de uygulamalarda destekleyici bir araç olarak kullanılacaktır. Öğrenciler, veri analizi süreçlerinde üretken yapay zekayı nasıl etkili bir şekilde kullanabileceklerini öğrenecek; veri yorumlama, rapor hazırlama ve öngörü üretme gibi konularda yapay zekadan faydalanarak problem çözme becerilerini geliştireceklerdir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Veri analitiğine giriş: Temel kavramlar ve iş dünyasındaki önemi |
| 2 | Veri türleri ve veri toplama yöntemleri |
| 3 | Veri temizleme ve düzenleme süreçleri |
| 4 | Veri görselleştirme: Grafik ve tablo oluşturma |
| 5 | Temel istatistik kavramları: Ortalama, medyan, mod, standart sapma |
| 6 | R programlama diline giriş: Temel komutlar ve veri manipülasyonu |
| 7 | Trend analizi: Zaman serileri ve değişimlerin analizi |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | E-ticaret ve pazarlama için veri analitiği: Örnek uygulamalar |
| 10 | Müşteri davranış analizi: Segmentasyon ve tahmin modelleri |
| 11 | R ile veri görselleştirme: ggplot2 ve diğer kütüphanelerin kullanımı |
| 12 | Raporlama ve karar destek sistemleri |
| 13 | Güncel veri analitiği trendleri: Büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi |
| 14 | Genel tekrar ve değerlendirme: Tüm konuların kapsamlı bir analizi |
| |
| Kaynaklar: |
| Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking – Foster Provost & Tom Fawcett (O’Reilly Media, 2013).
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Practical Data Analysis – Hector Cuesta (Packt Publishing, 2013).
The Art of Data Science: A Guide for Anyone Who Works with Data – Roger D. Peng, Elizabeth Matsui (Leanpub, 2016). |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Ders haftalık olarak üç saattir ve yüz yüze sınıf ortamında yapılacaktır. Öğrencilerin değerlendirmesinde ara sınav ve final sınavının yanı sıra, ödevler de göz önünde bulundurulacaktır. Ayrıca öğrencilerin derse devam durumları da takip edilerek, dönem sonundaki nihai değerlendirmede dikkate alınacaktır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| Ödev | 1 | %20 |
| Ders Katılımı | 1 | %10 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 1 | 8,00 | 8,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 3,00 | 3,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 1 | 6,00 | 6,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 4 | 6,00 | 24,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 24,00 | 24,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | E-ticaret ve pazarlama ile ilgili temel teknikleri ve programları tanır ve kullanabilir.
| 2 |
| 2 | Pazarlama iletişim teknikleri, halkla ilişkiler, yeni ürün ve marka bilgisine sahip olur ve pazarlama ilkeleri doğrultusunda kurum imajının oluşmasına destek sağlar.
| 1 |
| 3 | Pazarlama uygulamalarında karşılaşılan sorunları tanımlamak, analiz etmek ve çözüm önerileri getirme yetisine sahip olur.
| 4 |
| 4 | Geleneksel ve dijital pazarlama ile ilgili güncel gelişmeleri takip edebilir ve uygulayabilir.
| 3 |
| 5 | Pazarlama stratejilerini; ürün, fiyat, dağıtım ve tutundurma amaçlarına ek olarak dijital boyuta uygun olarak geliştirebilir ve uygulayabilir.
| 3 |
| 6 | Veri okuryazarlığı ve veri yönetimi konularında bilgi sahibi olur ve uygulayabilir.
| 4 |
| 7 | İletişimin farklı alanlarını birbirleriyle ilişkilendirebilir, strateji geliştirebilir, etkileşim oluşturabilir.
| 2 |
| 8 | Türkçeyi ve en az bir yabancı dili (özelde İngilizce) yazılı ve sözlü olarak etkin bir biçimde kullanabilir, sunulan E-ticaret ve pazarlama bilgisini kolayca takip eder ve meslektaşlarıyla etkin bir biçimde iletişim kurabilme becerisine sahip olur.
| 3 |
| 9 | İletişim çalışmaları kapsamında içerik üretebilme, sunabilme ve yönetebilme becerilerini kazanabilir.
| 2 |
| 10 | Mesleki, hukuksal, sosyal ve etik sorumluluklarını anlayabilir ve uygulayabilir. | 2 |