DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Analizi ve İşletme İstatistiği | MBAD 502 | Bahar | 03+00+00 | Zorunlu | 3 | 7.5 |
| Akademik Birim: | işletme |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Yüksek Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | Nur AYVAZ ÇAVDAROĞLU |
| Dersin Amacı: | Günümüzün iş dünyasında yöneticilerin çok büyük miktarda veri ile çalışması, bu veriyi nicel yöntemlerle analiz etmesi ve belirsizlik altında iyi karar verebilecek öngörüye erişmesi esastır. Bu dersin amacı öğrencileri nicel veri elde etme ve analiz etmede kullanılacak idari becerilerle donatmaktır. Bu ders yönetimsel bir perspektife göre dizayn edilmiş olup öğrencileri nesnel ve mantıksal idari karar verme sürecinde kullanılacak nicel yöntemlerle tanıştırma amacı gütmektedir. |
| Dersin İçeriği: | ? Nitel ve nicel veri kavramları, ? tanımlayıcı istatistikler, ? olasılık ve olasılık dağılımları, ? örneklem ve örneklem dağılımları, ? hipotez testi, ? regresyon analizi, ? zaman serisi analizi, ? karar analizi, ? doğrusal ve doğrusal olmayan programlama. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Ders, vaka analizi, grup çalışmaları |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Analizine Giriş | |
| 2 | Veri toplama, Veriyi Tanımlama, Temel İstatistik | |
| 3 | Olasılık Teoremi | |
| 4 | Karar Verme Teorisi | |
| 5 | Örneklem Dağılımları | |
| 6 | Hipotez Testi | |
| 7 | Hipotez Testi | |
| 8 | ANOVA | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Basit Lineer Regresyon | |
| 11 | Çoklu Regresyon Analizi | |
| 12 | Çoklu Regresyon Analizi | |
| 13 | Proje Sunumları | |
| 14 | Genel Tekrar |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| ?Business Forecasting?, by J. Hanke and D. Wichern, eighth edition, 2005. |
DİĞER KAYNAKLAR
| ?Quantitative Analysis for Management?, by B. Render, R. M. Stair and M. E. Hanna, Eleventh Edition, 2012, ?Practical Management Science? (Second Edition) by Winston and Albright, 2001. |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Uygulama | 3 | 15 |
| Proje | 1 | 20 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 1 | 25 |
| Final Sınavı | 1 | 40 |
| Total: | 6 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama | 5 | 3 | 15 |
| Proje | 1 | 50 | 50 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 1 | 29 | 29 |
| Final Sınavı | 1 | 51.5 | 51.5 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 187.5 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 |
| OC1 | 1 | |||||||
| OC2 | 1 | 2 | 2 | |||||
| OC3 | 3 | 1 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek