Bu dersin amacı, karar verme süreçlerini hem rasyonel ve analitik hem de davranışsal ve bilişsel bakış açılarıyla ele almaktır. Öğrencilerin belirsizlik, risk ve çok kriterli karar ortamlarında karar modelleri kurabilme; Fayda Teorisi, Bayesyen yaklaşım, bilişsel önyargılar ve irrasyonel karar mekanizmalarını analiz etme becerilerini geliştirmesi hedeflenir. Bunun yanı sıra, sayısal (nicel) karar modelleri, optimizasyon ve simülasyon tabanlı yaklaşımlar aracılığıyla karar alternatiflerinin sistematik olarak değerlendirilmesi amaçlanır.

Karar biliminin kavramsal temelleri, karar teorisi, risk ve belirsizlik altında karar verme, Bayesyen analiz, çok kriterli ve çok amaçlı karar modelleri, oyun teorisi, grup karar verme ve veri odaklı analitik yaklaşımlar incelenir. Ayrıca yapay zekâ tabanlı karar destek sistemleri ve güncel uygulama örnekleri ele alınır.

- Teorik anlatım ve uygulama - Bilgisayar destekli analiz (ör. R, Python, Julia ve Excel uygulamaları) - Öğrenci sunumları ve makale incelemeleri

- Belton, V., & Stewart, T. J. (2002). Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach. Springer. - Clemen, R. T. & Reilly, T. (2013). Making Hard Decisions with Decision Tools. Cengage Learning. - Goodwin, P. & Wright, G. (2014). Decision Analysis for Management Judgment. Wiley. - Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus & Giroux. - Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly.