Psikoloji | |||||
Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||||
Course Code | COMP 466 | ||||||
Course Title in English | Business Intelligence | ||||||
Course Title in Turkish | İş Zekası | ||||||
Language of Instruction | EN | ||||||
Type of Course | Exercise,Flipped Classroom,Lecture | ||||||
Level of Course | Intermediate | ||||||
Semester | Spring,Fall | ||||||
Contact Hours per Week |
|
||||||
Estimated Student Workload | 156 hours per semester | ||||||
Number of Credits | 6 ECTS | ||||||
Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||||
Pre-requisites |
COMP 109 - Computer Programming (JAVA) |
||||||
Expected Prior Knowledge | Standard Letter Grade | ||||||
Co-requisites | None | ||||||
Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||||
Overall Educational Objective | To learn fundamentals of business intelligence concepts and construct basic data warehouse by using DMQL. | ||||||
Course Description | The aim of this course is to provide the students with an understanding of how to getting insight using bulk data. Querying, data warehouse design, understanding schemas, reporting layer and data visualization will be completed and the information about the end-to-end solution will be transferred. | ||||||
Course Description in Turkish | Bu dersin amacı, öğrencilere toplu verileri kullanarak nasıl öngörü elde edeceklerini anlamalarını sağlamaktır. Sorgulama, veri ambarı tasarımı, şemaları anlama, raporlama katmanı, veri madenciliği ve veri görselleştirme tamamlanacak ve uçtan uca çözümle ilgili bilgiler aktarılacaktır. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) identify, formulate, and solve business intelligence problems by applying principles of engineering as well as science and mathematics; 2) communicate effectively with a range of audiences via the lab reports and project presentations; 3) recognize ethical and professional responsibilities in engineering situations that are directly related to artificial intelligence and related technologies while considering the impact of engineering solutions in global, economic, environmental, and societal contexts; 4) function effectively on a team whose members together provide leadership, create a collaborative and inclusive environment, establish goals, plan tasks, and meet objectives; 5) develop and conduct appropriate experimentation, analyze and interpret data, and use engineering judgment to draw conclusions for the given cases related to business intelligence; 6) acquire and apply contemporary issues and methods in business intelligence and data mining with using appropriate learning strategies 7) develop a full cycle business intelligence and data mining application |
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||||||
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||||||
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||||||
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||||||
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||||||
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||||||
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||||||
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||||||
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||||||
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||||||
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||||||
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||||||
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
N None | S Supportive | H Highly Related |
Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
Prepared by and Date | ADEM KARAHOCA , March 2021 |
Course Coordinator | TUBA AYHAN |
Semester | Spring,Fall |
Name of Instructor | Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
Hafta | Konu |
1) | |
2) | |
3) | |
4) | |
5) | |
6) | |
7) | |
8) | |
9) | |
10) | |
11) | |
12) | |
13) | |
14) | |
15) | |
16) |
Required/Recommended Readings | 1. Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, 4th edition, ISBN 978-0-13-463328-2, by Ramesh Sharda, Dursun Delen, and Efraim Turban, Pearson Education,2018 2. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 4th Edition, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal | |||||||||||||||
Teaching Methods | Flipped classroom. Students work individually for assignments. | |||||||||||||||
Homework and Projects | Assignments | |||||||||||||||
Laboratory Work | None | |||||||||||||||
Computer Use | Required | |||||||||||||||
Other Activities | None | |||||||||||||||
Assessment Methods |
|
|||||||||||||||
Course Administration |
karahocaa@mef.edu.tr Instructor’s office: 5th floor Phone number: 0 212 395 37 45 Office hours: After the lecture hours. E-mail address: karahocaa@mef.edu.tr Rules for attendance: No attendance required. Statement on plagiarism: YÖK Regulations |
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 | 1 | 2 | 42 | |||
Laboratuvar | 10 | 1 | 2 | 30 | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 1 | 1 | 10 | 11 | |||
Proje | 1 | 5 | 25 | 30 | |||
Ödevler | 10 | 1 | 2 | 30 | |||
Final | 1 | 10 | 3 | 13 | |||
Total Workload | 156 | ||||||
Total Workload/25 | 6.2 | ||||||
ECTS | 6 |