İş Verilerinin Temelleri(G317)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G317 | İş Verilerinin Temelleri | 5 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans |
| Dersi Veren(ler) | Deniz UZTÜRK BARAN uzturkdeniz@gmail.com (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | The aim of this course is to introduce students to the fundamental concepts and applications of business data in organizational decision-making processes. It provides a foundational understanding of data collection, storage, cleaning, analysis, and interpretation, with a strong emphasis on ethical considerations and real-world applications. The course also aims to develop students’ data literacy and analytical thinking skills, equipping them to approach data-driven problems in modern business environments with confidence. |
| İçerik |
Week 1 Introduction to Business Data and Analytics (1) Week 2 Introduction to Business Data and Analytics (2) and Presentation of Semester-Beginning Assignments Week 3 Data Fundamentals in Business Week 4 Data Collection Methods and Applications Review Week 5 Data Storage Solutions and Applications Review Week 6 Data Cleaning and Preparation (1) Week 7 Data Cleaning and Preparation (2) Week 8 MIDTERM EXAM (Final Project Topics will be provided) Week 9 Introduction to Data Analysis (1) Week 10 Introduction to Data Analysis (2) and Excel Applications Week 11 Data Mining Techniques Week 12 Ethics in Data Analytics Week 13 Implementation of Data-Driven Solutions and Case Studies Week 14 Course Wrap-Up and Final Project Presentations |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
Upon successful completion of this course, students will be able to: 1. Explain the role and importance of business data in decision-making and strategy development. 2. Identify and compare different data collection methods and evaluate their applicability in business contexts. 3. Understand and apply basic data storage and data management techniques. 4. Perform data cleaning and preparation procedures to ensure data quality and usability. 5. Demonstrate the ability to conduct basic data analysis using descriptive techniques and Excel-based tools. 6. Recognize common data mining techniques and describe their relevance to business challenges. 7. Evaluate ethical and legal considerations in data analytics, including data privacy and responsible data use. 8. Develop and present data-driven solutions through structured projects and case studies. |
| Öğretim Yöntemleri | The course is taught through interactive lectures, in-class discussions, hands-on exercises, and group presentations. Teaching methods include theoretical instruction, practical applications using Excel, and case-based learning. Students are actively engaged in project-based tasks such as poster presentations, midterm evaluations, and final project work that simulates real-world data analysis problems. Throughout the course, emphasis is placed on both the technical and ethical dimensions of handling business data. |
| Kaynaklar |
- Camm, J. D., Cochran, J. J., Fry, M. J., & Ohlmann, J. W. (2024). Business analytics: Descriptive, predictive, prescriptive. Cengage Learning. - Provost, Foster, and Tom Fawcett. Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media, 2013. - Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt, 2013. Readings and case studies will be provided throughout the course. The beginning and end-of-semester assignments are mandatory and must be completed to pass the course. |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Introduction to Business Data and Analytics (1) - Semester-Beginning Poster Topics are provided |
| 2 | Introduction to Business Data and Analytics (2) and Presentation of Semester-Beginning Assignments |
| 3 | Data Fundamentals in Business |
| 4 | Data Collection Methods and Applications Review |
| 5 | Data Storage Solutions and Applications Review |
| 6 | Data Cleaning and Preparation (1) |
| 7 | Data Cleaning and Preparation (2) |
| 8 | MIDTERM EXAM (Final Project Topics will be provided) |
| 9 | Introduction to Data Analysis (1) |
| 10 | Introduction to Data Analysis (2) and Excel Applications |
| 11 | Data Mining Techniques |
| 12 | Ethics in Data Analytics |
| 13 | Implementation of Data-Driven Solutions and Case Studies |
| 14 | Course Wrap-Up and Final Project Presentations |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 6 | Data Cleaning and Preparation |
| 7 | Data Cleaning and Preparation |
| 8 | MIDTERM EXAM |
| 9 | Data Analysis-Descriptive Analytics |
| 10 | Data Analysis- Descriptive Analytics |
| 13 | Case Studies - Excel |
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 3 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 4 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 1 | 10 |
| Sunum | 1 | 20 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 30 |
| Proje | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 |
| Toplam | 3 | 60 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | İşletmelerin üretim yönetimi ve pazarlama, yönetim, muhasebe ve finans fonksiyonlarına ilişkin ileri düzeyde bilgi birikimi; bu bilgi birikimini uygulama becerisi. | X | ||||
| 2 | İş hayatı ile ilgili hukuk, ekonomi, sosyoloji, psikoloji, sosyal psikoloji ve sayısal yöntemler gibi bilimsel alanlar hakkında temel kavramsal bilgi birikimi. | X | ||||
| 3 | Takımlarda etkin bir biçimde çalışma becerisi; alanına ilişkin sahip olduğu bilgileri ekip arkadaşlarına aktarma becerisi. | X | ||||
| 4 | Alanına ilişkin sahip olduğu bilgileri kullanarak elindeki verileri analiz etme, yorumlama, karşılaşılan sorunları tanımlama ve bunlara uygun çözüm önerileri getirme, gerektiğinde bilimsel bir şekilde bu önerileri savunma becerisi. | X | ||||
| 5 | Pazar ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak ve riskleri hesaplayarak görev aldığı işletme veya kurumun amaç ve hedeflerini belirleme yetkinliği; girişimcilikte bulunma ve bir işletmeyi kurup yönetme becerisi. | X | ||||
| 6 | Mesleki bilgi ve becerisini sürekli güncelleme bilinci; değişime ve yeniliğe uyum sağlama becerisi; sahip olduğu bilgileri eleştirel olarak değerlendirme becerisi. | X | ||||
| 7 | İş hayatı için gerekli bilgi-iletişim teknolojileri hakkında temel bilgi; temel ofis programlarını ileri düzeyde kullanma becerisi; verileri bilgisayar ortamında işleme ve raporlama becerisi. | X | ||||
| 8 | İngilizce ve Fransızca dillerinde, alanındaki güncel bilgileri izleme ve paydaşlarla yazılı ve sözlü iletişim kurma becerisi. | X | ||||
| 9 | Rekabet ve pazar dinamiklerini, örgütsel ve küresel faktörleri ve bilimsel yöntemleri göz önünde bulundurarak araştırma ve çalışmalar yapma becerisi; projelere katkı sağlama, projelerde sorumluluk üstlenme, yenilikçi ve etkin kararlar alma yetkinliği. | X | ||||
| 10 | Diğer sosyal bilimler alanları ile de ilişki kurarak yönetsel sorunlara yaratıcı çözümler üretecek stratejiler geliştirme ve sorumluluk alma becerisi. | X | ||||
| 11 | İş hayatında etik değerler çerçevesinde karar alma ve hareket etme bilinci. | X | ||||
| 12 | Alan uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri (sosyal hakların evrenselliği, sosyal adalet, kültürel değerler, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, vb.) ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | X | ||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 12 | 3 | 36 |
| Ödevler | 1 | 2 | 2 |
| Sunum | 1 | 14 | 14 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 8 | 8 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 14 | 14 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 116 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 4.64 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5 | ||