YBS601


Ders Adı Ders Kodu Bölüm Seviye
YÖNETİM KARAR DESTEK SİSTEMLERİ YBS601 Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora Lisansüstü

Dersin Yarıyılı
(Dersin Dönemi)
Eğitim Öğretim Yöntemleri
Krediler
Teori Uygulama Laboratuar Projeler/Alan Çalışması Seminerler/Çalışma Grupları Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi
01
(Güz)
42 88 70 200 3 8

Ders Sorumluları Dr.Öğr. Üyesi Fatih SAĞLAM
Dersin Sunulduğu Dil Türkçe (Turkish)
Dersin Türü Zorunlu
Ön Koşul -
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar -
Dersin Amacı Dersin amacı; yönetim faaliyetlerinde karar verme ve karar destek süreçlerinin ortaya konularak, çözüme yönelik bilişim dünyasındaki temel yaklaşımları ve veriye dayalı karar destek sistemlerinin kullanımına yönelik yeterlilikleri kazandırmaktır.
Dersin İçeriği Karar ve karar yapıları, iş zekası ve iş analitiği süreçleri, yapay zeka ve KDS, tavsiye sistemleri, uzman sistemler, bulanık mantık, veri madenciliğinin temel süreçleri, tanımlayıcı-tahminci analitik uygulamaları, yapay sinir ağları ve metin madenciliği konuları ele alınmakta ve KNIME analitik aracı ile de desteklenmektedir.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) 1. Yönetim, organizasyon, verimlilik, etkinlik, Ar-Ge, inovasyon, karar kavramlarını bilir. 2. Karar verme süreçlerini bilir. 3. Belirsizlik altında ve risk altında karar verme yaklaşımlarını hesaplayabilir. 4. Büyük Veri, veritabanı, veri ambarı ve veri marketi yapılarını, aralarındaki ilişkilerle beraber tanımlayabilir. 5. İş Zekası ve İş Analitiği disiplinlerini ve KDS süreçlerindeki etkinliklerini bilir. 6. Yapay Zeka’nın KDS alanındaki kullanım alanlarını bilir. 7. Uzman sistemlerle temel bir KDS sistemi tasarlayabilir. 8. Tanımlayıcı analitik ile tahminci analitik süreçlerini ve bu süreçlerde kullanılan en temel makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları algoritmalarını, bir araç kullanarak gerçekleştirebilir.
Dersin Veriliş Biçimi Örgün Öğretim
Dersin Gidişatı
Hafta Konular
1. Hafta Giriş – Toplumsal Değişim ve Bilgi Toplumu
2. Hafta Karar ve Karar Yapıları
3. Hafta Karar Destek Sistemleri ve Analitik
4. Hafta Yapay Zeka ve KDS
5. Hafta Tavsiye Sistemleri – Uzman Sistemler
6. Hafta Bulanık Mantık
7. Hafta Veri Madenciliği ve Tanımlayıcı İstatistik
8. Hafta ARA SINAV
9. Hafta KNIME’a Giriş
10. Hafta KNIME ve Tanımlayıcı Analitik
11. Hafta KNIME ve Tahmin Analitiği - I
12. Hafta KNIME ve Tahmin Analitiği – II
13. Hafta Yapay Sinir Ağları
14. Hafta Metin Madenciliği
Değerlendirme Ölçütleri
  Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav (%) 40
Kısa Sınavlar (%)
Ödevler (%) 20
Uygulamalar (%)
Laboratuar (%)
Projeler/Alan Çalışması (%)
Seminerler/Çalışma Grupları (%)
Final (%) 40
Diğer (%)
Toplam(%) 100
Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar • “Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence Systems for Decision Support”, 11e, R.Sharda, D.Delen, E. Turban, 2020. • Vaughan, Daniel. Analytical Skills for AI and Data Science: Building Skills for an AI-Driven Enterprise. " O'Reilly Media, Inc.", 2020. • Ders Sunuları.
Staj / Uygulama
Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi

 

PÇ1

PÇ2

PÇ3

PÇ4

PÇ5

PÇ6

PÇ7

PÇ8

PÇ9

PÇ10

PÇ11

PÇ12

PÇ13

ÖÇ1

3

4

2

5

 

 

5

 

 

3

4

 

ÖÇ2

3

4

 

3

 

 

5

3

 

3

 5

 

 

ÖÇ3

5

5

 

3

 

 

3

3

 

5

 5

 

 

ÖÇ4

4

5

 

3

 

 

 

 

 

 

 5

 

 

ÖÇ5

5

5

 

5

 

 

 

 

 

 

 5

 

 

ÖÇ6

5

5

2

4

 

 

 

 

4

 

 5

 

 

ÖÇ7

4

4

 

4

 

 

 

 

 

5

5

 

 

ÖÇ8

5

4

3

4

5

 

3

 

 

5

5