Dersin Adı | Dijital Dönem ve Perakendecilik |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
LOG 330 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 5 |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | Lisans | |||||
Dersin Veriliş Şekli | Karma | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Anlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) |
Dersin Amacı | Ders, perakende sektörünün değişen yapısıyla ilişkili büyük veriyi analiz etmeyi amaçlamaktadır. Ders, öğrencilerin çevrimiçi perakendeciliğin farklı alanlarında büyük verileri gözlemlemelerini, oluşturmalarını ve yönetmelerini sağlamayı amaçlamaktadır. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ders, dijitalleştirme sürecini, iş modellerinin gözden geçirilmesini, perakende sektörünün dinamiklerini, teknoloji nedeniyle değişen tüketici davranışını, çevrimiçi perakendeciliğe ilişkin büyük verileri ve gerçek hayattaki büyük veri analizi uygulamalarını içerir. Çevrimiçi perakendecilikte büyük veri analizi uygulamak için, kurs içeriği Python programlamanın ve özel programlamanın temel yapı taşlarını içerir. Kapsanan konular vaka çalışmaları, sınıf uygulamaları ve tartışmalar yoluyla tartışılır. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | X | |
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Derse giriş | |
2 | Değişen iş modelleri : Dağıtım kanalı stratejileri: Çok kanallı strateji, E-ticaret ve kanal yapıları | Ders notları |
3 | Perakende sektörü ve teknoloji ile etkileşimi: Web ve Mobil uygulamalar Oluşturulan veriler, Verilerle hikayeler anlatmak, Müşteri incelemelerini ve hizmetlerini işleme örnekleri | Ders notları |
4 | Büyük veriye giriş I: Veri kaynakları ve maliyeti, Veri türleri (ilişkisel, ilişkisel, coğrafi), Veri kalitesi | Ders notları |
5 | Büyük veriye giriş II: Veri saklama ve akışı, ICT sistemleri, Veri aktarım protokolleri ve standartları, SQL, SQL veri alımı ve aktarımı | Ders notları |
6 | Büyük veri nasıl okunur ve analiz edilir: Python I'e Giriş: Sözdizimi, değişkenler, algoritma oluşturma, döngüler, fonksiyonlar | Ders notları |
7 | Büyük veri nasıl okunur ve analiz edilir: Python II'ye Giriş: Sözdizimi, değişkenler, algoritma oluşturma, döngüler, fonksiyonlar | Ders notları |
8 | Ara sınav | |
9 | Büyük veri nasıl okunur ve analiz edilir: Veri yapıları Python: Python veri yapısı; dosyalar, listeler, sözlükler, demetler | Ders notları |
10 | Büyük veriler nasıl okunur ve analiz edilir: Verileri İşleme, Dosya erişimi, giriş / çıkış işleme, Dize işleme; ayrıştırma, bölme, dizeleri arama, Düzenli ifadeler | Ders notları |
11 | Büyük verileri okuma ve analiz etme: Web verilerine erişin, Ağ, soket, Web hizmetleri ve API, Web taraması | Ders notları |
12 | Büyük veriler nasıl okunur ve analiz edilir: Veritabanı yönetimi, XML, Json, REST mimarisi, Veritabanı yönetimi ve madenciliği | Ders notları |
13 | Büyük Veri ile Gelişmiş Analiz: Python I kullanarak duyarlılık analizi, Metin madenciliği nedir? Duygu analizi ve yöntemleri, Duygu analizi; veri tarama, ayrıştırma, düzenleme | Ders notları |
14 | Büyük Veri ile Gelişmiş Analiz: Python II kullanarak duyarlılık analizi: Duygu analizi cnt, Duygu, duygu kutupluluğunu kategorize etmek, Perakendecilik uygulamaları | Ders notları |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Final sınavı |
Ders Kitabı |
|
Önerilen Okumalar/Materyaller |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | 1 | 10 |
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | 20 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 30 |
Final Sınavı | 1 | 40 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 3 | 60 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 40 |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 3 | 45 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | 2 | 15 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 25 | |
Final Sınavı | 1 | 30 | |
Toplam | 178 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Lojistik ve tedarik zinciri alanındaki karmaşık problemleri analiz eder. | X | ||||
2 | Lojistik ve tedarik zinciri alanında, sektör ile ilgili pazar liderleri, profesyonel organizasyonlar ve güncel gelişmeler konusunda donanımlı bilgiye sahip olur | X | ||||
3 | Sektör ile ilgili iletişim ağlarına dahil olabilme becerisi ile sektör içerisinde profesyonel yetkinlikler geliştirebilme yeteneğini kazanır | |||||
4 | Lojistik yönetimi ve tedarik zinciri alanındaki gerekli yazılım, bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanır | X | ||||
5 | Koordinasyon mekanizmalarını ve tedarik zinciri entegrasyonunu anlar ve kullanır | X | ||||
6 | Lojistik ve tedarik zinciri süreçlerini yönetim bilimi ve analitik yaklaşımlar ile analiz eder | X | ||||
7 | Lojistik ve tedarik zincirleri kapsamında karar verme tekniklerine katkıda bulunmak için tasarlama, planlama ve modelleme becerisine sahip olur | X | ||||
8 | Lojistik ve tedarik zinciri alanındaki klasik ve çağdaş kuramları yorumlar ve değerlendirir | X | ||||
9 | Lojistik ve tedarik zinciri alanında proje geliştirebilir ve takım çalışmalarında yer alır | |||||
10 | Kararlarını verirken ve değerlendirirken etik bir bakış açısına ve sosyal duyarlılığa sahip olur | |||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak lojistik alanı 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