İŞLETME FAKÜLTESİ
Ekonomi
BUS 210 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
İşletme ve Sosyal Bilimler için Veri Okuryazarlığı
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
BUS 210
|
Güz
|
2
|
2
|
3
|
5
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Zorunlu
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | TartışmaOlgu / Vaka çalışmasıDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||
| Dersin Amacı | Bu ders, işletme ve sosyal bilimler alanlarındaki öğrencilere, günümüzün veri odaklı ortamlarında mesleki ve araştırma görevlerini yerine getirmeleri için gereken veri becerilerini kazandırmayı amaçlamaktadır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Veriler her şey hakkında olabilir. Bu ders verinin kendisiyle ilgilidir. Bu uygulamalı ders sayesinde öğrenciler bir problemle ilgili veri kaynaklarını belirlemek için eleştirel bir bakış açısı geliştirir. Öğrenciler, çağdaş kurumsal sistemlerde teknoloji ve veri yönetimi süreçlerini tanımlamayı; farklı kaynak, format ve standartlardan verileri birleştirme ve dönüştürmeyi; veri kalitesini değerlendirme ve geliştirmeyi; verinin özelliklerini ve temel veri analizini görselleştirip yorumlayarak bir işletme veya sosyal bilimler sorununa ilişkin çıkarımlar oluşturmayı öğrenir. Kurs üç modülden oluşmaktadır: 1. Veri ve Yaşam (4 hafta): İş ve sosyal bilimlerdeki veri kaynaklarını tanımlama ve neyi temsil ettiğini anlama. Teorileri ve hipotezleri veriye çevirme. Veriye ilişkin kaynaklar ve maliyetler. Veri sorumlulukları, etik, güvenlik ve hırsızlık, gizlilik endişeleri. Associational, relational ve coğrafi veri. 2. Veri İle Hikayeler Anlatma (5 hafta): İletişim analalitiği, raporlarda basit (Excel, Kaggle) grafikler kullanma, infografikler oluşturma. 3. Gerçek Dünyada Veri Yönetimi (5 hafta): SQL, İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS), veri temizleme sorunları, yapılandırılmamış veri, bulut ve büyük veride NoSQL veritabanlarına duyulan ihtiyaç. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | MODÜL 1: Veri ve Yaşam Sosyal bilimlerde bilimsel araştırmanın temelleri. Nüfuslar, örneklemler ve veri. Veri açısından teori ve hipotez oluşumu. Temel veri yapısı olarak veri tabloları. | “Data Literacy”, Bölüm 1 “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 1 |
| 2 | Veri kaynaklarını belirleme. Kaynaklar, açık kaynaklar ve veri elde etme maliyetleri. Veri yükümlülükleri, gizlilik, cinsiyet ve etik sorunları. | “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 2 |
| 3 | İlişkisel (birlikte meydana gelme), bağlantısal (ör. Sosyal ağlar) ve coğrafi (ör. Konuma dayalı) verilerin yapısı. | “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 3 |
| 4 | Verilerle değer katmak. İstatistiksel öğrenme yaklaşımları. | |
| 5 | MODÜL 2: Verilerle hikayeler anlatmak Sözlü ve yazılı iletişimin ötesinde: görsel iletişimin, grafiklerin ve Infografinin rolü. Görselleştirmeler: iyi, kötü ve çok fazla, hikâyeye odaklanmak | “Data Literacy”, Bölüm 2 |
| 6 | Birlikte ortaya çıkma ve nedensellik hakkında anlatı kalıpları. Anlatı modelleri için veri görselleştirme türleri. Veri grafikleri üretmek için tercih edilen araçlar. | “Data Literacy”, Bölüm 3 |
| 7 | Tercih edilen araçlarla tek değişkenli ve iki değişkenli keşifsel istatistikler ve veri grafikleri. | “Data Literacy”, Bölüm 4 |
| 8 | Tek değişkenli ve iki değişkenli istatistiklerle vaka çalışması. | “Data Literacy”, Bölüm 5 |
| 9 | Hikâye oluşturmak için ofis ve tablo yazılım araçlarını bir arada kullanma | “Data Literacy”, Bölüm 6 |
| 10 | MODÜL 3: Gerçek dünyada veri yönetimi Verilerin kaynaklarına göre yapısı ve kalitesi. Verilerin yaşlanması ve yapısı. Tabloların ötesinde: Bağlantısal Veri Tabanı yönetim Sistemleri. Temel tasarım örüntülerini anlama. | “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 4 |
| 11 | Örgütsel ve örgütler arası BİT sistemleri. Kişiler, kuruluşlar ve konumlar arasında bilgi depolanması ve akışı. BİT standartları. Standart Sorgu Dili (SQL) ve ODBC standartlarına duyulan ihtiyaç. | |
| 12 | SQL veri alma ve aktarma. RDBMS'de temel birleştirme işlemleri ve tabloları dışa aktarma. | “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 5 |
| 13 | Uygulamada SQL ve ODBC kullanımı. Kullanım örüntüleri | “Fundamentals of Analysis”, Bölüm 6 |
| 14 | Büyük veri depolama ve işleme sorunları. NoSQL veri tabanları. Bulut depolama alternatifleri. | |
| 15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
| Ders Kitabı | Herzog, D. (2015). Data literacy: a user's guide. SAGE Publications. DOI: https://dx.doi.org/10.4135/9781483399966 ISBN: 978-1483333465 Fundamentals of Analysis, a web book by Matt David and Dave Fowler: https://dataschool.com/fundamentals-of-analysis/ |
| Önerilen Okumalar/Materyaller |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım |
1
|
10
|
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev |
1
|
30
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
40
|
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
20
|
| Final Sınavı | ||
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
4
|
100
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | ||
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
16
|
3
|
48
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
3
|
11
|
33
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
2
|
2
|
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
1
|
1
|
| Final Sınavı |
0
|
||
| Toplam |
148
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | İktisat alanına özgü temel kavramların, teorilerin, ilkelerin ve araştırma yöntemlerinin bilgisine sahip olur. |
|||||
| 2 | İktisadi verileri toplar, işler ve ekonomi politikalarına yol gösterebilecek bilimsel araştırmalar yapmak için uygun matematiksel, ekonometrik, istatistiksel yöntemleri ve veri analizi yöntemlerini uygular. |
|||||
| 3 | İlgili akademik, mesleki, bölgesel ve global ağların içinde yer alır bu ağları etkin olarak kullanır. |
|||||
| 4 | Bulunduğu toplumun ihtiyaçları konusunda yeterli sosyal sorumluluk bilincine sahip olur ve gerektiğinde sosyal dinamikleri etkileyebilecek aktiviteler düzenler. |
|||||
| 5 | İhtiyaç duyduğu bilgiye erişmek için eğitim sürecinde edindiği ile kişisel bilgi birikimini sentezler. |
|||||
| 6 | Eleştirel ve analitik düşünme becerisi ile kendi öğrenim gereksinimlerini belirler ve yaşam boyu öğrenme sürecini yönlendirir. |
|||||
| 7 | Toplumsal dinamikleri iktisadi süreçlere hem bir girdi hem de sonuç olarak eklemleyebilmek için gerekli becerilere sahiptir. |
|||||
| 8 | Üniversitede edindiği birikimini bulunduğu toplumun kültürel ve tarihsel yapısıyla ilişkilendirebilir ve toplumun farklı katmanlarına iletir. |
|||||
| 9 | Bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alır. |
|||||
| 10 | Ekonomi ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere göre hareket eder. |
|||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak ekonomi ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar .("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
İngiltere'nin 'Elif' yarışı
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) İşletme Fakültesi Ekonomi Bölümü’nü bu yıl ikincilikle bitiren Elif Larende (22), yüksek not ortalaması ve araştırmalarıyla İngilizlerin radarına
‘Dijital garson’ Türkiye üçüncüsü
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) öğrencisi Mehmet Güler, ‘fastposs’ adlı çalışmasıyla Türk Ekonomi Bankası’nın düzenlediği ‘Akıl Fikir Yarışması’nda üçüncü oldu.
Ekonomi Bölümü öğrencisi Mahsum Ferat Kaya'dan büyük başarı!
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) öğrencisi Mahsum Ferat Kaya (22), Alman Akademik Değişim Servisi’nin (DAAD) Türkiye’deki sayılı gence verdiği ‘yaz okulu bursunu’ alarak 636 yıllık
‘Ahududu’ Türkiye ikincisi
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Ekonomi Bölümü öğrencisi Mehmet Güler, yeni nesil sera yöntemleri kullanılarak tarımsal verimliliğin ve enerji tasarrufunun artırılmasına yönelik ‘Ahududu’
Dr. İdil Göksel 9 Eylül Gazetesi'nde Uzaktan Eğitim Süreci Üzerine Yazdı
İzmirin önemli yerel gazetelerinden 9 Eylül gazetesi bölümümüz öğretim üyesi Dr. İdil Göksel’in görüşlerine yer verdi. Online eğitimin avantajları ve dezavantajlarını karşılaştıran