1.GEREKÇE
Bu programın açılma gerekçesi, son dönemde etkisi artarak hissedilen iki gelişme, piyasaların küresel hâle gelmesi ve hızlı dijital dönüşüm, sonucunda Türkiye’de özel sektör ve kamuda yer alan kurum ve kuruluşların rekabetçiliğini korumak üzere karar alma ve risk yönetimi konularında uzman bireylere ihtiyaç duyulduğunun saptanmasıdır. Bir yandan, piyasalarda rekabetin hızla artması, ülkeler arasındaki ilişkilerin gelişmesi sonucu risklerin tür ve sayısının değişmesi farklı düşünüş biçimlerini zorunlu kılarken, öte yandan, teknolojik gelişmeler ile boyutu artan veri kümelerinin hızlı ve etkin olarak irdelenmesi, karar ve eylemlerde yol gösterici olarak kullanılmasını gerektirmektedir. Gerek geleceği tahmin edebilecek, risk azaltıcı önlemleri saptayıp uygulamaya koyabilecek, gerekse de alınan kararların sonuçlarının değerlendirilmesinde kullanılacak yöntemleri haiz yöneticilerin zaman kaybetmeden yetiştirilmesi, ülkenin geleceği açısından büyük önem taşımaktadır.
Programın, özel ve kamu kurum ve kuruluşlarında olduğu kadar, danışmanlık ve eğitim hizmetleri alanlarında faaliyet gösteren şirket ve kurumların da ihtiyaçlarını karşılayacak mezunlar vereceği düşünülmektedir. Bunun yanı sıra, mezunların, tercih ettikleri takdirde, programın kazandıracağı donanım sayesinde ilgili akademik lisansüstü programlara da devam edebilecek düzeyde olmaları öngörülmektedir.
2. PROGRAM
A. TANIMI
İş Analitiği Yan Dal Programı, iş analitiği alanına ilgi duyan ve bu alanda uzmanlaşmak isteyen öğrencilere temel uygulamalı matematiksel ekonomi, niteliksel analiz ve araştırma yöntemleri, karar analizi, makro ve mikro ekonomi, veri madenciliği ve analizi, rassal süreçler, sistem dinamikleri gibi farklı alanlardaki birikimi bir araya getirerek mezunlarında güçlü bir “Karar Analitiği” temeli oluşturarak iş analitiği veri tabanlarından aktif olarak faydalanmasına ve bulduğu sonuçları karar verme aşamasında kullanmasına olanak sağlayacaktır.
Programın hedef kitlesi İş Analitiği alanına ilgi duyan tüm lisans öğrencileri olmakla beraber, iş analitiği problemleri ile ilgilenen programlarda – yönetim bilimleri, üretim sistemleri mühendisliği ve ekonomi – kayıtlı öğrencilerin İş Analitiği Yan Dal Programına nispeten daha fazla ilgi göstermesi beklenmektedir.
B. PROGRAM YÜKÜMLÜLÜKLERİ
Değerlendirmenin yapılacağı dönem başında; en geç altıncı yarıyılın başında olunması gerekmektedir. Kabul için genel not ortalamasının (GNO) en az 2.72 olması ve başvurunun ilgili Fakülte Kurulu kararıyla kabul edilmesi gerekir.
Yan dal programına kabul için başvurduğu yarıyıla kadar aldığı lisans programındaki tüm kredili dersleri başarıyla tamamlamış olması gerekir.
Yan Dal Programlarına devam eden öğrenciler, devam ettikleri programın gerektirdiği bütün dersleri almak, gerekli toplam krediyi tamamlamak ve programın diğer gereklerini yerine getirmekle yükümlüdür. Program süresince tamamlanması gereken kredi toplamı en az 18’dir.
İş Analitiği Yan Dal programının mezuniyet için gerekli kredi ve ders sayısı:
Ders Kategorisi | ECTS Kredisi | SU Kredi | Ders |
---|---|---|---|
Zorunlu | - | 6 | 2 |
Çekirdek Seçmeli | - | 6 | 2 |
Alan Seçmeli | - | 6 | 2 |
Toplam | 36 | 18 | 6 |
C. DERSLER
İş Analitiği Yan Dal Programı için gerekli tüm dersleri başarıyla ve en az 2.72 GNO ile tamamlayan öğrenciye sertifika verilir.
Zorunlu Dersler:
Aşağıda yer alan derslerin tümü zorunludur. MGMT 203 veya MATH 306 derslerinden birinin alınması yeterlidir.
Ders Kodu | Ders Adı | SU Kredisi | ECTS Kredisi | Fakülte |
---|---|---|---|---|
MGMT 203 MATH 306 | İşletmede Veri Analizi ve Araştırmaya Giriş veya İstatiksel Modelleme | 3 | 6 | YBF veya MDBF |
OPIM 390 | İş Analitiğine Giriş | 3 | 6 | YBF |
YBF: Yönetim Bilimleri Fakültesi
MDBF: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Çekirdek Seçmeli Dersler: 2 Ders
Öğrenciler aşağıda bulunan derslerden toplam 2 ders almak zorundadırlar. OPIM 410 ve IE 405 derslerinden birinin alınması yeterlidir.
Dersin Kodu | Dersin Adı | SU Kredisi | ECTS Kredisi | Fakülte |
---|---|---|---|---|
IE 405 | Karar Analizi | 3 | 6 | MDBF |
OPIM 302 | Yönetim Bilişim Sistemleri | 3 | 6 | YBF |
OPIM 402 | İş Kararları İçin Analitik Yöntemler | 3 | 6 | YBF |
OPIM 405 | Yönetim Karar Destek Sistemleri | 3 | 6 | YBF |
OPIM 410 | Belirsizlik Altında Karar Verme | 3 | 6 | YBF |
YBF: Yönetim Bilimleri Fakültesi
Alan Seçmeli Dersler: 2 Ders
Öğrenciler aşağıda bulunan derslerden toplam 2 ders almak zorundadırlar. Çekirdek Seçmeli Dersler havuzundan fazladan alınan dersler, doğrudan "Alan Seçmeli" yükümlülüklerine sayılır.
Dersin Kodu | Dersin Adı | SU Kredisi | ECTS Kredisi | Fakülte |
---|---|---|---|---|
OPIM 404 | İş Süreçleri Analiz ve Tasarımı | 3 | 6 | YBF |
OPIM 406 | Mekansal Zeka ile Müşteri İlişkileri Yönetimi | 3 | 6 | YBF |
OPIM 407 | İş Zekası ve Karar Destek Sistemleri | 3 | 6 | YBF |
OPIM 408 | İş Zekası ve Anatilik Pazarlama | 3 | 6 | YBF |
OPIM 411 | Moda Endüstrisinde Üretim Yönetimi ve Fiyatlandırma | 3 | 6 | YBF |
OPIM 450 | Operasyon Yönetimine İlişkin Seçme Konular I | 3 | 6 | YBF |
MKTG 401 | Pazarlama Araştırmaları | 3 | 6 | YBF |
MKTG 405 | Pazarlama Stratejisi | 3 | 6 | YBF |
MKTG 410 | Sosyal Medya Pazarlaması | 3 | 6 | YBF |
CS 404 | Yapay Zeka | 3 | 6 | MDBF |
CS 412 | Makine Öğrenmesi | 3 | 6 | MDBF |
ECON 301 | Ekonometri | 3 | 7 | SSBF |
ECON 401 | Uygulamalı Ekonometri | 3 | 6 | SSBF |
YBF: Yönetim Bilimleri Fakültesi
MDBF: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
SSBF:Sanat ve Sosyal Bilimleri Fakültesi
DERS TANIMLARI
Zorunlu Dersler
MGMT 203 - İşletmede Veri Analizi ve Araştırmaya Giriş: Bu ders, yöneticiler için önemli olan araştırma tasarımı, veri toplama ve veri analizi konularına yönelik pratik yaklaşımları öğretir. Bilimsel yöntem, hipotez tanımlama, verilerin kaynakları ve geçerliliği, örneklemler, verilerin dağılımı ve veriler arasındaki ilişkiler, temel çıkarımsal istatistik, doğrusal regresyon, araştırmada etik gibi konuları işler. Uygulamalı ve beceri geliştirmeye yönelik olan ders MS Excel ve istatistiksel analiz için uygun eklentilerini kullanır.
Ön Koşulu: MGMT 201
MATH 306 - İstatistiksel Modelleme: İstatistiksel çıkarsama, tahmin yöntemleri, güven aralıkları, hipotez sınamaları, varyans analizi, uygunluk testleri, regresyon ve korelasyon analizleri, deney tasarımına giriş, istatistiksel yazılım kullanımı.
Ön Koşulu: MATH 203
OPIM 390 – İş Analitiğine Giriş: Bu ders Yan Dal Onur Programı’nın giriş dersi niteliğinde olup, iş analitiğinin kavramsal çerçevesi, sektörel uygulama alanları ve kullanılan analitik yöntemlere genel giriş niteliğinde konulardan oluşmaktadır. Bu kapsamda farklı sektörel başarı hikayeleri incelenecek ve tartışılacak, büyük veri analitiği gibi yenilikçi ve gelişmekte olan yaklaşımlar ve kullanım alanları işlenecektir.
Ön Koşulu: ---
Çekirdek Seçmeli Dersler
OPIM 302 - Yönetim Bilişim Sistemleri: Bu ders yönetim bilişim sistemlerine genel bir giriş niteliğindedir. Teknolojik ve yönetimsel faktörleri göz önüne alarak bilişim sistemlerinin analizi, tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanması ile ilgili teknik ve araçları inceler. Bilişim sistemleri ile rekabetçilik ve örgütsel tasarım arasındaki etkileşimin üzerinde durur.
Ön Koşulu: ---
OPIM 402 - İş Kararları İçin Analitik Yöntemler: Bu dersin temel amacı çok çeşitli karmaşık yönetim problemlerinin anlaşılması ve çözülmesinde matematiksel modellemenin fayda ve önemini göstermektir. Ders hem problem tanıma hem de problem çözme becerisi kazandırmayı hedefler. Operasyon yönetimi, finans, muhasebe, insan kaynakları ve pazarlama gibi farklı yönetim alanlarında ortaya çıkan çeşitli problemlerin Microsoft Excel programı kullanılarak formülasyonu ve çözümü üzerinde durur. Odaklanılan matematiksel matematiksel modelleme yöntemleri doğrusal programlama ve tam sayı programlamadır.
Ön Koşulu: MGMT 203
OPIM 405 - Yönetim Karar Destek Sistemleri: Bu ders karar destek metodolojilerine genel bir bakış sunar ve üretim planlaması, lojistik, personel çizelgelemesi, hisse senedi alım-satım simülasyonu ve portföy optimizasyonu gibi yönetim bilimi modelleri kullanan karar destek sistemlerinin tasarımını içerir. Bu sistemler MS Excel ve VBA kullanılarak geliştirilecektir. VBA temelleri de derste işlenir.
Ön Koşulu: MGMT 203
OPIM 410 - Belirsizlik Altında Karar Verme: Bu derste belirsizlik altında karar verme kuramı ve uygulamaları tanıtılacak, bu kapsamda etki grafikleri ve karar ağaçlarının karar verme problemlerinde kullanımı, belirsizlik altında ihtimal tahmini, Bayesian istatistiksel modeli ile analiz, örneklem ve mükemmel bilginin değeri, riske karşı tutumlar ve fayda kuramı konuları işlenecektir.
Ön Koşulu: MGMT 203
Alan Seçmeli Dersler
OPIM 404 - İş Süreçleri Analiz ve Tasarımı: Bu ders iş süreçlerinin tasarımı için gerekli olan kavramsal çerçeveyi oluşturur ve analiz araçlarını tanıtır. Süreç bazlı örgütlenme ve buna bağlı süreç yönetimi üzerinde durur. Önemli süreç performans ölçüleri, yeniden tasarım ve bunun örgütsel sonuçları kapsanan konular içindedir. Sağlam bir süreç analiz metodolojisi olarak olay bazlı benzetim yaklaşımının temelleri anlatılır ve öğrencilerin direk bir deneyim kazanması amacıyla benzetim yazılımlarından yararlanılır.
Ön Koşulu: MGMT 203
OPIM 406 - Mekansal Zeka ile Müşteri İlişkileri Yönetimi: Bu ders, günümüz müşteri-bazlı pazarlama aktivitelerinin odağında yer alan Müşteri İlişkileri Yönetimi (MİY) ile giderek önem kazanan Mekansal Zeka ve lokasyon boyutunun iş kararlarında kullanılması nosyonlarını bir araya getirmektedir. Ders bankacılık sektöründe CRM Bölüm Direktörlüğü görevi yürüten ve MİY konusunda uzman bir yönetici ile birlikte verilmektedir. Dersin ilk kısmında MİY, coğrafi veri ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) üzerine temel kavramlar tanıtıldıktan sonra lokasyon bilgisinin bankacılık CRM ve pazarlama aktivitelerinde (örn: kampanya ve promosyon yönetimi, müşteri segmentasyonu, hedef kitle pazarlaması) kullanımına dair vakalar işlenmektedir. Bu amaçlar doğrultusunda öğrenciler bir CBS yazılım paketi kullanarak çeşitli alıştırma ve örnekler üzerinde çalışma fırsatına sahip olur. Ders öğrencilerin takımlar halinde bir proje çalışması yapması ve proje analiz raporunu teslim etmesiyle son bulur.
Ön Koşulu: ---
OPIM 407 - İş Zekası ve Karar Destek Sistemleri: Bu dersin amacı, öğrencilerin bilgisayar tabanlı enformasyon sistemlerinin organizasyonlarda karar verme amaçlı (iş zekası) kullanımını anlamasını sağlamaktır. Bu derste öğrenciler: a) İşletmelerde karar verme, iş zekası, karar destek sistemleri ve bunların diğer enformasyon sistemleri ile ilişkisi b) Karar destek sistemleri geliştirme metodolojisi ve teknolojileri (AHP, Grup destek sistemleri, Yapay sinir ağları, bilgi yönetimi, veri ambarlama sistemleri ve veri madenciliği gibi) c) Karar destek sistemleri yazılım paketleri ile ilgili genel bilgi ve uygulamaları Konuların da kendilerini geliştirme fırsatı bulacaklardır.
Ön Koşulu: MGMT 203
OPIM 408 - İş Zekası ve Analitik Pazarlama: İş zekası, temel olarak dinamik ve hızla değişen iş ortamında daha bilinçli kararlar alabilmek için gerekli olan işletme verilerini çıkarmak ve analiz etmektir. Pazarlama zekası da, bir şirketle ilgili pazar fırsatlarını belirlemek için verilerin toplanması ve toplanan verileri analiz ederek sağlıklı karar vermek şeklinde tanımlanabilir. Bu derste, dinamik ve hızla değişen iş ortamında karşılaşılan problemler çözebilmek için kullanılan çeşitli teknik ve araçlardan bahsedilir. Ders aynı zaman da işletme ve pazarlama problemleriyle ilgili vaka çalışmaları ve uygulamaları içerir.
OPIM 411- Moda Endüstrisinde Üretim Yönetimi ve Fiyatlandırma Son senelerde global bir modele yönelen moda endüstrisinde, bu trend, gelişmiş üretim yönetimi ve fiyatlandırma modellerine duyulan ihtiyacı arttırmıştır. Bu ders, bu uygulamalar hakkındaki temel bilgileri vermeyi amaçlamaktadır. Derste, önce mode endüstrisine genel bir bakış, özellikle değişik iş modelleri üzerinde durularak verilecektir. Daha sonra, moda endüstrisinde inovasyon ve yeni ürün geliştirme, tedarik zinciri uygulamaları, fiyatlandırma, lojistik ve dağıtım stratejileri, marka yerleştirme ve büyüme stratejileri ve müşteri ilişki yönetimi gibi moda endüstrisinin değer zincirindeki parçalar taker taker ele alınacaktır.
Ön Koşulu: OPIM 301
OPIM 450 - Operasyon Yönetimine İlişkin Seçme Konular I: Bu dersin konuları ders açıldığında belirtilecektir.
Ön Koşulu: ---
MKTG 401 - Pazarlama Araştırmaları: Bu ders kapsamında pazarlama problemlerinin çözülmesi, karar ve strateji belirlenmesi için gereken bilginin tanımlanması, araştırma ve ölçüm tasarımı, araştırma sonuçlarının dahilinde kullanılan yöntemler ve sonuçların yorumlanması gibi konular incelenecektir. Dönem boyu incelenen kavramların gerçek hayata uygulanması takım projeleriyle yapılacaktır.
Ön Koşulu: MKTG 301 ve MGMT 203
MKTG 405 - Pazarlama Stratejisi: Bu dersin amacı öğrencileri pazarlama stratejisi oluşturma ve uygulamasında ihtiyaç duyulan beceri ve tecrübeler hakkında bilgilendirmektir. Pazar analizi yapma, hedef belirleme, pazarlama stratejisi geliştirme ve uygulamalarının tüm aşamaları bilgisayarlı simülasyon oyunu ile uygulama geçirilir.
Ön Koşulu: MKTG 301
MKTG 410 - Sosyal Medya Pazarlaması: Bu ders sosyal medyada viral içerik yaratmak için uygulamalı bir method (STEPPS), sosyal etkinin bileşenleri (influencerlar, sosyal ağlar), metin madenciliği gibi sosyal medya analitik araçları ve sosyal medyanın tüketicin üzerindeki etkilerini içermektedir. Bu dersin önemli bir bileşenleri vaka çalışmaları olacaktır.
Ön Koşulu: MKTG 301
CS 404 - Yapay Zeka: Bu ders yapay zekanın temel kavram ve tekniklerine geniş bir teknik giriştir. Kapsanan konular: uzman sistemler, kurala dayalı sistemler, bilgi gösterimi, arama, planlama, belirsizlikle baş etme, otomatik öğrenme, ve yapay sinir ağları. Bilgisayarlı görme, robotbilimi, doğal dil anlama gibi, yapay zekanın önemli güncel uygulama alanları tartışılacaktır.
Ön Koşulu: CS 201
CS 412 - Makine Öğrenmesi: Bu ders makine öğrenmesi ve istatistiksel örüntü tanıma yöntemleri üzerine, çift kodlu bir lisans/yüksek lisans dersidir. Derste olasılık kavramı ve temel konuları gösterildikten sonra, makine tanımasının amacı, türleri (gözetmenli, gözetmensiz) ve sınırları anlatılır. Daha sonra i) gözetimli öğrenme yöntemleri (Bayesian karar verme, parametrik yöntemler, en yakın komşu, karar ağaçları , yapay sinir ağları, destek vektör makineleri) ve ii) gözetimsiz yöntemler (gruplama ve öznitelik seçimi ve hesaplanması) gösterilir. Ders ödevlerle somut öğrenmeye ağırlık verecektir.
Ön Koşulu: ---
ECON 301 – Ekonometri: Basit doğrusal regresyon, en küçük kareler, genelleştirilmiş en küçük kareler (GEK); uyumun iyiliği; tahmin, çıkarım, güven aralıkları ve hipotez testi; iktisat teorisi ve deneysel modelleme, ekonometri paket programlarına giriş.
Ön Koşulu: MATH 306 ve ECON 204
ECON 401 - Uygulamalı Ekonometri:Bu dersin amacı öğrencilere kişi, hane halkı, firma gibi mikro ölçekteki veri setlerinin ampirik analizinde kullanılan ileri ekonometrik yöntemleri tanıtmaktır. Kesit ve panel veri setleri ile ilgili modellerin spesifikasyonu, kestirimi ve parametrelerin teşhisi üzerinde durulacaktır. Bu ders bir yandan ekonometrik teknikler diğer yandan da bunların farklı konulara uygulamasına vurgu yapacaktır. Öğrencilerin konularla ilgili makaleleri okuması ve modern bir ekonometri yazılımı ile uygulamalı ödevler üzerinde çalışmaları beklenmektedir.
Ön Koşulu: ECON 301