| Akademik Birim: |
Yönetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Lisans |
| Dersin Koordinatörü: |
- - |
| Dersi Veren(ler): |
Mehmet Aydın |
| Dersin Amacı: |
Web analitik ve sosyal medya analitik alanında Kuramsal-bilgi ve pratik uygulama becerisinin geliştirilmesi. Web 2.0 ve 3.0 paradigma değişimi ve sosyal medya analitikte yenilikleri verinin işten zekaya dönüşmesini sağlayacak bilgi ve becerinin geliştirilmesi |
| Dersin İçeriği: |
Yönetimsel ve operasyönel özellikleri ile web ve sosyal medya analitik, sosyal medyada analitiğinin 7 katmanda irdelenmesi, içerik analitik teknikleri, ağ ve ilişki analitik teknikleri, lokasyon ve mobil web analitik, büyük veri kapsamında web ve sosyal medya analitik tekniklerinin kullanılması |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Web1,2, 3 paradigmaları, web analitik sürecinin aşamaları ve yönetilmesi,
- 2- Web analitik metriklerinin temelleri, SEO, hipotez geliştirme, büyük Veri karakteristiğini bilmek,
- 3- Metriklerin iş zekâsı ile ilişkilendirebilme (KPI, Metrikler)
- 4- İçerik Analitiği ve Büyük Veri Özelliklerini ayrıştırabilme ve analitik sürecinde dikkate alınması
- 5- Sosyal medya analitiğindeki temel teknikler
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Yüz yüze, proje takım çalışması, vaka analizi, analitik ara ve gereçlerin kullanımı |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Introduction to Web Analytics and Social Media |
|
| 2 |
Analyzing Vendor Solutions and Selection |
|
| 3 |
Analytics Metrics and Measurements |
|
| 4 |
Holiday |
|
| 5 |
Content Analysis-Case Study, GuestSpeaker* |
|
| 6 |
Content Analysis-Case Study, GuestSpeaker*, Assg/Q |
|
| 7 |
TBD |
|
| 8 |
KPIs and aligning data analytics with executive agenda |
|
| 9 |
Midterm Examination* |
|
| 10 |
Social Media Planning, Competitive Intelligence, GuestSpeaker* |
|
| 11 |
Convergence of Web, Social Media and Mobile, GuestSpeaker* |
|
| 12 |
Social Media and Networks Analysis |
|
| 13 |
Social Networks and Communities (Con’t) |
|
| 14 |
Big Data Analysis: Issues, Trends, Opportunities, GuestSpeaker* |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
PY10 |
PY11 |
| OC1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
