Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ekonomi | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi | ||||
| Ders Kodu | MIS 303 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Data Analytics for Business | ||||
| Ders Adı Türkçe | İşletmeler için Veri Analitiği | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | Seçiniz | ||||
| Dönem | Bahar | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 126 saat | ||||
| Ders Kredileri | 5 AKTS | ||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||
| Ön Koşul | Yok | ||||
| Yan Koşul | Yok | ||||
| Beklenen Ön Bilgi | Yok | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Sadece lisans öğrencileri | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | Veri analitiği sürecine ilişkin daha yüksek düzeyde anlayış ve gerçek bir projeyle doğrudan deneyim kazanmak. | ||||
| Ders Açıklaması | Gerçek yaşam verileri ve gerçek yaşam sorunları, herhangi bir öğrenme ortamından beklenebileceği üzere çok daha karmaşıktır. İş problemlerini kavrayabilmenin özünde veri yer alır. Veriden anlam çıkarmak, çözüm üretmek ve sonuçları etkili biçimde aktarmak, geniş bir beceri ve araç yelpazesini gerektirir. Bu ders, tüm analitik süreci gerçek yaşam projelerine dayalı uygulamalı bir yaklaşımla sunmayı amaçlamaktadır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Analiz edilen veriye ilişkin bulguları tutarlı ve anlaşılır biçimde ifade etmek 2) Veri setlerini işlemek, özet tablolar oluşturmak ve uygun araçları kullanarak veriyi görselleştirmek (ör. histogram, dağılım grafiği, pasta grafikler) 3) MS Excel’i veri analizi amacıyla etkin biçimde kullanmak 4) Yeniden üretilebilir araştırma yürütmek 5) Temel analitik yöntemleri (ör. regresyon, aykırı değer tespiti) uygulamak ve çıktıları yorumlamak |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. | |||||
| 2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek | |||||
| 3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak | |||||
| 4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. | |||||
| 5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. | |||||
| 6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. | |||||
| 7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. | |||||
| 8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. | |||||
| 9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). | |||||
| 10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. | |||||
| 11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. | N | |
| 2) | Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek | N | |
| 3) | Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak | N | |
| 4) | Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. | N | |
| 5) | Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. | N | |
| 6) | Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. | N | |
| 7) | Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. | N | |
| 8) | Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. | H | |
| 9) | Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). | H | |
| 10) | Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. | H | |
| 11) | Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. | H |
| Hazırlayan ve Tarih | HAMDİ ÖZÇELİK , November 2025 |
| Ders Koordinatörü | HIZIR KONUK |
| Dönem | Bahar |
| Dersi Veren(ler) |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | İş Analitiğine Giriş |
| 2) | Betimleyici Veri Analizi |
| 3) | Keşifsel Veri Analizi |
| 4) | Aykırı Değer Tespiti |
| 5) | Verilerle Hikâyeleştirme |
| 6) | Segmentasyon ve Kümeleme |
| 7) | Değerlendirme ve Final Projesine İlişkin Bilgilendirme |
| 8) | Sepet Analizi |
| 9) | Öngörüsel Modelleme (Regresyon Analizi, Eğilim Çizgileri) |
| 10) | Öngörüsel Modelleme (Tahminleme) |
| 11) | Öneri ve Danışmanlık Yaklaşımları |
| 12) | Yönlendirici Modelleme |
| 13) | Coğrafi Analiz ve Dijitalleşme |
| 14) | Değerlendirme |
| 15) | Final Projesi Teslimi |
| 15) | Final Projesi Teslimi |
| 16) | Final Projesi Teslimi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Evans, Business Analytics, Global Edition 3rd Edition, Pearson | ||||||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Tersyüz öğrenme ve dersler | ||||||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Ödevler ve kısa sınavlar | ||||||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | |||||||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Kişisel bilgisayar | ||||||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | |||||||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
||||||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
ozcelikham@mef.edu.tr Bu ders, “flipped learning” yaklaşımıyla yürütülür; öğrencilerin derse gelmeden önce verilen okumaları tamamlaması, videoları izlemesi, sınıf içi tartışmaları ve Blackboard duyurularını düzenli olarak takip etmesi ve derse etkin biçimde katılması beklenir. MEF Üniversitesi’nin ilgili yönetmeliklerine göre, sınav ve değerlendirmelere ilişkin mazeretlerin resmi olarak bildirilmesi gerekir. Mazeret başvuruları, sınav tarihini izleyen üç iş günü içinde aşağıdaki bağlantı üzerinden fakülteye iletilmelidir: [https://www.cognitoforms.com/MEFUniversity/MazeretBildirimFormu] Her türlü idari sorunuz için fakülte sekreterimiz Selin Taşçı ile iletişime geçebilirsiniz. Akademik dürüstlük, üniversitenin temel ilkelerinden biridir. Öğrencilerin kendi çalışmalarını üretmesi, izinsiz yardım almaması veya sağlamaması beklenir. İlgili disiplin süreçleri, 2547 sayılı Yükseköğretim Kanunu’nun 54. maddesi uyarınca yürütülür. Düzenlemenin tam metnine şu bağlantıdan ulaşılabilir: [https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.2547.pdf] Derse devam konusunda üniversite yönetmeliği oldukça nettir: Lisans Eğitim-Öğretim Yönetmeliği’nin 24. maddesi uyarınca öğrencilerin derslerin en az %70’ine katılması, ayrıca öğretim elemanı tarafından belirlenen sınav ve diğer etkinliklere iştirak etmesi zorunludur. Ayrıntılı bilgi için: [https://www.mef.edu.tr/tr/genel-sekreterlik/lisans-ve-onlisans-egitim-ogretim-yonetmeligi] Ayrıca, MEF Üniversitesi Yapay Zekâ Politikası doğrultusunda, yapay zekânın eğitim süreçlerine etik ve bilinçli biçimde entegre edilmesi amaçlanmaktadır. Politika belgesinin tam metnine şu bağlantıdan erişilebilir: [https://www.mef.edu.tr/tr/duyurular/mef-universitesi-yapay-zeka-politikasi-v2-yayimlandi] |
||||||||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 70 | |||
| Proje | 2 | 16 | 32 | ||||
| Ödevler | 12 | 0 | 2 | 24 | |||
| Toplam İş Yükü | 126 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 5.0 | ||||||
| AKTS | 5 | ||||||