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

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Ders Kodu BDA 547
Ders Adı İngilizce Web Analytics
Ders Adı Türkçe Web Analitiği
Öğretim Dili EN
Ders Türü Ters-Yüz Öğrenme
Dersin Düzeyi Orta
Dönem Bahar
Haftalık İletişim Saatleri
Ders: 3 Okuma: Laboratuvar : Diğer:
Tahmini Öğrenci İş Yükü Dönem boyunca 181.5 saat
Ders Kredileri 7.5 AKTS
Değerlendirme Standart Harf Notu
Ön Koşul Yok
Yan Koşul Yok
Beklenen Ön Bilgi Temel olasılık bilgisi
Kayıt Kısıtlamaları Sadece Yüksek Lisans Öğrencileri
Genel Eğitim Hedefi Grafiksel ve niceliksel araçlar aracılığıyla verileri özetleyerek, dilimleyerek/parçalayarak ve analiz ederek verileri keşfetmek için modern araçları kullanan mevcut uygulamalarla temel veri analitiği sürecini öğrenmek.
Ders Açıklaması 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.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
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 Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları 1 2 3 4
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok S Destekleyici H Çok İlgili
     
Program Çıktıları ve Yeterlilikler Düzey Değerlendirme
1) H
2) S
3) S
4) H
5) S
6) H
7) H
8) N
9) S
10) N
Hazırlayan ve Tarih ,
Ders Koordinatörü ÖZGÜR ÖZLÜK
Dönem Bahar
Dersi Veren(ler) Öğr. Gör. SERCAN AKKAŞ

Ders İçeriği

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
Gerekli/Tavsiye Edilen OkumalarYok
Öğretme TeknikleriFlipped sınıf/Uygulama/Laboratuvar/Aktif öğrenme
Ödev ve ProjelerÖğrencilerin final sınavına girebilmeleri için bir portfolyo doldurmaları gerekmektedir.
Laboratuvar ÇalışmasıÖğrenciler Analytics & AB Testing Tools kullanarak öğrendikleri yöntemleri laboratuvar saatlerinde uygulayacaklardır.
Bilgisayar KullanımıÖğrenciler Analytics & AB Testing Tools kullanarak öğrendikleri yöntemleri laboratuvar saatlerinde uygulayacaklardır.
Diğer AktivitelerYok
Değerlendirme Yöntemleri
Değerlendirme Araçları Sayı Ağırlık
Küçük Sınavlar 2 % 10
Ödev 1 % 30
Projeler 1 % 20
Final 1 % 40
TOPLAM % 100
Ders Yönetimi
02123953600

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 3 3 84
Uygulama 4 4 16
Proje 1 40 40
Ödevler 6 4 24
Küçük Sınavlar 5 3 0.5 17.5
Toplam İş Yükü 181.5
Toplam İş Yükü/25 7.3
AKTS 7.5