BDA 547 Web AnalyticsMEF ÜniversitesiAkademik Programlar Büyük Veri Analitiği (İngilizce) (Tezsiz)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus Beyanı
Büyük Veri Analitiği (İngilizce) (Tezsiz)
Yüksek Lisans Programın Süresi: 1.5 Kredi Sayısı: 90 TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

School/Faculty/Institute Gradutate School of Science and Engineering
Course Code BDA 547
Course Title in English Web Analytics
Course Title in Turkish Web Analitiği
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom
Level of Course Intermediate
Semester Bahar
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: Lab: Other:
Estimated Student Workload 179 hours per semester
Number of Credits 7.5 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites None
Expected Prior Knowledge Basic probability knowledge
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Graduate Students
Overall Educational Objective To learn the basic data analytics process with on hands applications using modern tools to explore data by summarizing, slicing/dicing and analyzing data via graphical and quantitative tools.
Course Description This course will provide insight into the basics of analytics and optimization to explore of user experience and focuses on understanding customers’ behavior by using data gathering from websites or mobile applications. Also the course contains optimizing end-customer behavior by using testing/optimization tools or investigate the bottlenecks of customers when using websites or mobile applications.
Course Description in Turkish Bu ders analitik & optimizasyon temelleri ve araçları ile kullanıcı davranışlarının analizini inceleyen bir ders olarak tasarlanmıştır. Temel olarak kullanıcı davranış ve tecrübelerine odaklanarak website veya mobil uygulamaların optimizasyonunu temel alır. Ayrıca kullanıcı testleri (AB Test) ile website ve/veya mobil uygulamaları daha iyi hale getirmeye ya da kullanıcıların website ve/veya mobil uygulamalarda yaşadığı zorlukları çözmeye odaklanır.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Uygulama analitiği araçları (teknik)
2) Analitik verilerine dayanarak kullanıcı yolculuğunu anlamak
3) Analitik verilerinin metriklerini, olaylarını ve boyutlarını analiz etmek
4) AB Testinin temelleri ve AB Testlerini kullanarak web sitesi/mobil uygulama hedeflerine dayalı olarak kullanıcı deneyimini geliştirmek
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) H
2) S
3) S
4) H
5) S
6) H
7) H
8) N
9) S
10) N
Prepared by and Date ,
Course Coordinator ÖZGÜR ÖZLÜK
Semester Bahar
Name of Instructor Öğr. Gör. SERCAN AKKAŞ

Course Contents

Hafta Konu
1) Web Analytics'e Giriş (Analytics 101)
2) Web Analytics'e Giriş (Analytics 101)
3) Analitik Uygulaması, Araçlar ve Temel Bilgiler
4) Analitik Uygulaması, Araçlar ve Temel Bilgiler
5) Segmentasyon ve Huniler
6) Segmentasyon ve Huniler
7) Analytics Raporları ve 3. Taraf Araçlar
8) Analytics Raporları ve 3. Taraf Araçlar
9) Analitik Vaka Çalışmaları ve Analizi
10) Analitik Vaka Çalışmaları ve Analizi
11) AB Testinin Temelleri ve Test Önceliklendirmesi ve Test Sonuçları Analizi
12) AB Testinin Temelleri ve Test Önceliklendirmesi ve Test Sonuçları Analizi
13) AB Test Durumları
14) AB Test Durumları
15) Proje/Sunum Dönemi
16) Proje/Sunum Dönemi
Required/Recommended ReadingsNone
Teaching MethodsFlipped classroom/Exercise/Laboratory/Active learning
Homework and ProjectsStudents are required to complete a portfolio to be able to enter the final exam
Laboratory WorkStudents will apply the methods they learned using Analytics & AB Testing Tools at the laboratory hours
Computer UseStudents will apply the methods they learned using Analytics & AB Testing Tools at the laboratory hours
Other ActivitiesNone
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Küçük Sınavlar 2 % 10
Ödev 1 % 30
Projeler 1 % 20
Final 1 % 40
TOTAL % 100
Course Administration
02123953600

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 3 3 84
Uygulama 4 4 16
Proje 1 40 40
Ödevler 6 4 24
Küçük Sınavlar 5 3 0.5 17.5
Total Workload 181.5
Total Workload/25 7.3
ECTS 7.5