| 1 |
Ders izlencesinin ve ders kurallarının tanıtılması. |
| 2 |
İş Zekasına Giriş – İş Zekasına Genel Bakış: Tanım ve Önem – Karar Verme Sürecinde İş Zekasının Rolü İş Zekası Araçlarına Giriş |
| 3 |
Veri Ambarı Kavramları: Veri Ambarı ve Veritabanları Karşılaştırması, ETL Süreçleri (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme), Veri Ambarı Mimarisi |
| 4 |
Veri Entegrasyonu ve Kalitesi; Veri Kalitesinin Önemi; Veri Temizleme Teknikleri; Veri Entegrasyonu Araçları |
| 5 |
Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğine Genel Bakış Veri Madenciliği Teknikleri: Sınıflandırma, Kümeleme, Regresyon Veri Madenciliği Araçları |
| 6 |
Tanımlayıcı ve Tahminleyici Analitik: Tanımlayıcı Analitiği Anlamak, Tahminleyici Modellemeye Giriş, İşletmelerde Tahminleyici Analitiğin Uygulamaları |
| 7 |
Ara sınav |
| 8 |
Veri Görselleştirme Teknikleri Veri Görselleştirme Prensipleri Görselleştirme Oluşturma Araçları (ör. Tableau, Power BI) Verilerle Hikaye Anlatımı |
| 9 |
İş Zekası Yazılım Uygulamalarına Genel Bakış: Popüler İş Zekası Araçlarına Genel Bakış Uygulamalı Laboratuvar Çalışması: İş Zekası Yazılımlarının Kullanımı ve Pratik Uygulama Senaryoları |
| 10 |
İş Zekası Yazılım Uygulamalarına Genel Bakış: Popüler İş Zekası Araçlarına Genel Bakış Uygulamalı Laboratuvar Çalışması: İş Zekası Yazılımlarının Kullanımı ve Pratik Uygulama Senaryoları |
| 11 |
İş Zekası Alanında Vaka Çalışmaları: Gerçek Hayattan İş Zekası Uygulama Örneklerinin Analizi, Grup Tartışmaları ve Sunumlar |
| 12 |
Etik Hususlar ve Gelecek Trendler Veri Etiği ve Uyumluluk İş Zekasında Gelecek Trendler Gelişen Teknolojiler (İş Zekasında Yapay Zeka, Makine Öğrenimi) |
| 13 |
Ders Tekrarı ve Bitirme Projesi Hazırlığı Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi Bitirme Projesi Sunumu İçin Yönergeler |
| 14 |
Final Sınavı |
