DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Karar Destek Sistemleri ve Sosyal Medya MIS 633 Güz 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim: Yönetim Bilişim Sistemleri
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Doktora
Dersin Koordinatörü: Ebru DİLAN
Dersin Amacı: Yönetimsel karar vermenin kavramsal temellerini, kompiterize karar desteğinin temel çerçevesini ve kurumsal karar desteği analitiklerini sağlamak.
Dersin İçeriği: Analitik ve karar desteğine genel bakış, Karar verme temelleri ve teknolojileri, Veri ambarları, Raporlama, görsel analitikler ve iş performans yönetimi, Veri madenciliği, Tahminleme modelleme teknikleri, Metin analitiği, metin madenciliği, ve duyarlılık analizleri, Web analitiği, web madenciliği, ve sosyal analitikler, Model bazlı karar verme: optimizasyon ve çok kriterli sistemler, Modelleme ve analiz: Buluşsal arama metodlarıve simulasyon, Otomatik karar sistemleri ve Uzman sistemler, Bilgi yönetimi ve işbirlikçi sistemler, Büyük veri ve analitiği, İş analitiği; yükselen eğitimler ve gelecek etkileri.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
    Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Sınıf dersleri, problem çözümü vakaları, sınıf içi alıştırmalar, arasınav, final.


    HAFTALIK PROGRAM

    HaftaKonularÖn Hazırlık


    ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

    Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban (2019) Analytics, Data Science & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support, 11th Edition, Pearson.


    DİĞER KAYNAKLAR

    Makale ve çeşitli vaka çalışmaları


    DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

    Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
    Total: 0 0


    İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

    EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
    Toplam İş Yükü (saat):0


    PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

    # PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9