Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Bahar | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | TURİZM TEKNOLOJİLERİ VE İNOVASYON (TEZLİ YÜKSEK LİSANS) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | SEMA ATASEVER (sema@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Veri madenciliğini öğretmek ve turizm alanındaki problemleri veri madenciliği yaklaşımlarıyla çözümleyebilme becerisini kazandırmak. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Veri madenciliğini bilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-3 Potansiyel turist profillerini belirleyebilir ve destinasyonlar ve turizm işletmeler için ürün konumlandırma stratejileri geliştirebilir PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-12 Farklı kaynaklardan gelen bilgileri araştırabilir, organize edebilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir. PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Veri ambarı ve özelliklerini tanımlayabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-3 Potansiyel turist profillerini belirleyebilir ve destinasyonlar ve turizm işletmeler için ürün konumlandırma stratejileri geliştirebilir PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-12 Farklı kaynaklardan gelen bilgileri araştırabilir, organize edebilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir. PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Zaman serilerini analiz edebilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-3 Potansiyel turist profillerini belirleyebilir ve destinasyonlar ve turizm işletmeler için ürün konumlandırma stratejileri geliştirebilir PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-12 Farklı kaynaklardan gelen bilgileri araştırabilir, organize edebilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir. PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-4 | Karar ağaçlarını oluşturabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-3 Potansiyel turist profillerini belirleyebilir ve destinasyonlar ve turizm işletmeler için ürün konumlandırma stratejileri geliştirebilir PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-12 Farklı kaynaklardan gelen bilgileri araştırabilir, organize edebilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir. PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-5 | Sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik yöntemlerini kullanabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-3 Potansiyel turist profillerini belirleyebilir ve destinasyonlar ve turizm işletmeler için ürün konumlandırma stratejileri geliştirebilir PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-12 Farklı kaynaklardan gelen bilgileri araştırabilir, organize edebilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir. PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Veri madenciliğine giriş, veri tabanı, veri modelleri, veri ambarı ve özellikleri, veri temizleme, veri bütünleştirme, veri indirgeme ve veri dönüştürme, zaman serileri analizi, ID3 ve C4.5 karar ağacı algoritmaları, destek vektör makineleri, Naive Bayes ve k-en yakın komşu sınıflandırma algoritmaları, k-ortalamalar ve birleştirici hiyerarşik kümeleme algoritmaları, Apriori birliktelik algoritması. | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Veri madenciliğine giriş | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 2 | Veri tabanı, veri modelleri, veri ambarı ve özellikleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 3 | Veri temizleme, veri bütünleştirme, veri indirgeme ve veri dönüştürme | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 4 | Zaman serileri analizi: MA, WMA, ARMA, ARIMA modelleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 5 | Karar ağaçları: ID3 algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 6 | Karar ağaçları: C4.5 algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 7 | Sınıflandırma: k-en yakın komşu algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Sınıflandırma: k-en yakın komşu algoritması (devam) | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 10 | Sınıflandırma: Naive Bayes algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 11 | Sınıflandırma: Destek vektör makineleri | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 12 | Kümeleme: Birleştirici hiyerarşik kümeleme algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 13 | Kümeleme: k-ortalamalar algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 14 | Kümeleme: k-ortalamalar algoritması (devam) | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 15 | Birliktelik analizi: Apriori algoritması | Anlatım, soru-cevap, problem çözme |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining concepts and techniques third edition. University of Illinois at Urbana-Champaign Micheline Kamber Jian Pei Simon Fraser University. | |
| 2 | Veri Madenciliği Yöntemleri, Y. Özkan, Papatya Yayıncılık, 2008. | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, bilgisayar, projeksiyon cihazı. | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 3 | 14 | 42 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 14 | 42 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 0 | ||
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 2 | 13 | 26 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 2 | 13 | 26 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||