DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Büyük Veri ve İçgörü NMD 214 Bahar 02+02+00 Seçmeli 3 5
Akademik Birim: İletişim Fakültesi
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: eylemy
Dersi Veren(ler): Pınar Dağ
Dersin Amacı: Bu dersi alan öğrencilerin:
• Büyük Veri konsepti hakkında temel bilglere sahip olmaları ve gelişen dünyada büyük verinin iş dinamikleri ve iş kültürü üzerindeki etkilerini kavramaları beklenmektedir.
Dersin İçeriği: Bu ders öğrencilere büyük veri kavramını tanıtmayı amaçlamaktadır. Bu ders ile yeni medya sektöründe çeşitli alanlarda çalışmak isteyen öğrenciler büyük veri, tanımı ve evrimi, büyük veri terminolojisi ve metodolojilri, büyük veri ile strateji geliştirme ve büyük verinin olası dezavantajları hakkında genel bir kavrayışa sahip olacaklardır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Büyük veri kavramını analiz edebilmek.
  • 2- Veri-analitik düşünebilmek.
  • 3- Büyük veri araç ve tekniklerine dair kavrayış geliştirebilmek.
  • 4- Büyük veri kullanarak iş stratejileri geliştirebilmek.
  • 5- Büyük verinin iş dinamikleri ve iş kültürü üzerindeki etkilerini anlayabilmek.
  • 6- Büyük verinin olası dezavantajlarını kavrayabilmek.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Ders 3 temel modülden oluşmaktadır. Bunlar: 1. Büyük Veriye Giriş 2. Veri-analitik Düşünce 3. Yeni Medya Kampanyaları için Büyük Veri Değerlendirme üç modülden oluşmaktadır. İlk modülün değerlendirmesi bireysel bir “deneyim yazısı” şeklindedir (%). İkinci modülün değerlendirmesi, bir grup sunum ödevinden (iki öğrenci) (%). Üçüncü modülde, öğrencilerden bireysel olarak bir proje dizayn etmeleri istenir (@). Sınıf içi tartışmalara aktif katılım dersin ’luk kısmını oluşturur.


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Oryantasyon Haftası (hazırlık ve ders planı)
2 Modül (I): Büyük Veriye Giriş: Büyük veri nedir? Bireysel araştırma, sınıf içi tartışma, deneyim yazısı için brief alma
3 Modül (I): Büyük Veriye Giriş: Veriden büyük veriye Bireysel araştırma, atanan ders materyalini gözden geçirme, sınıf içi tartışma, deneyim yazısı için outline çıkarma
4 Modül (I): Büyük Veriye Giriş: Büyük verinin iş planlamada önemi Sınıf içi tartışma için ilgili örnekler getirme, deneyim yazısının geliştirilmesi
5 Modül (I): Büyük Veriye Giriş: Büyük verinin iş hayatı için kullanımı Bireysel araştırma, deneyim yazısı hakkında mentorlere danışma
6 Modül (II): Veri-analitik Düşünce: Büyük veri kültürü Bireysel araştırma, grup projesi için fizibilite çalışması ve eşleşme
7 Modül (II): Veri-analitik Düşünce: Büyük veri stratejisi geliştirme Forum tartışmaları, grupların beyin fırtınası için bir araya gelmesi
8 Modül (II): Veri-analitik Düşünce: Dijital girişimler için büyük veri Sınıf içi tartışma, grup projeleri hakkında tartışmak ve feedback almak için mentorler ile bir araya gelme
9 Modül (II): Veri-analitik Düşünce: Yordam analizi Workshop
10 Grup Sunumları
11 Modül (III): Yeni Medya kampanyaları için Büyük Veri: Sosyal ağ analizi Bireysel çalışma, bireysel proje taslakları geliştirmek için beyin fırtınası, mentorlere bireysel proje fikirlerinin danışılması
12 Modül (III): Yeni Medya kampanyaları için Büyük Veri: Büyük veride iş değeri Bireysel araştırma, vaka analizleri üzerine forum tartışmaları, bireysel proje taslaklarının montörler ile birlikte finalize edilmesi
13 Büyük Veriyi Kampanyanıza Entegre Etme : Büyük veriyi kampanyanıza entegre etme Bireysel projelerin finalize edilmesi
14 Tekrar ve Değerlendirme


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Davenport T., Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities, Harvard Business School
Publishing, 2014.
O’Reilly Inc., Big Data Now; Current Perspectives from O’Reilly Media, 2012.
Provost, F. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, O’Reilly Media Publishing 2013.
Dumbill E., Planning for Big Data, 2012.
Barlow, M. The Culture of Big Data, O’Reilly, 2013


DİĞER KAYNAKLAR



DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 12 10
Proje 1 40
Ödev 1 25
Sunum/Jüri 1 25
Total: 15 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Proje14242
Ödev12525
Sunum/Jüriye Hazırlık11616
Toplam İş Yükü (saat):125


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

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8
OC1                
OC2                
OC3                
OC4                
OC5                
OC6