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): |
|
| 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
| Hafta | Konular | Ön 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 |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
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 Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 12 | 10 |
| Proje | 1 | 40 |
| Ödev | 1 | 25 |
| Sunum/Jüri | 1 | 25 |
| Total: | 15 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Proje | 1 | 42 | 42 |
| Ödev | 1 | 25 | 25 |
| Sunum/Jüriye Hazırlık | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 125 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 | PY13 |
| OC1 | |||||||||||||
| OC2 | |||||||||||||
| OC3 | |||||||||||||
| OC4 | |||||||||||||
| OC5 | |||||||||||||
| OC6 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek