İş Analitiği

Güz

Modül 1: 

BAN 827 Betimsel Analitik (Abdullah Daşçı) : Dersin amacı temel istatistik kavramlarını tanıtmak ve bu metodların çeşitli yönetim problemlerine nasıl uygulanabileceği konusunda bir temel oluşturmaktır. Bu amaçla, pratik uygulamalar ve vakaların üzerinde durulacaktır. Ders sırasında birden fazla istatistiksel analiz programı kullanılacaktır. Dersin içeriğinde betimsel istatistik, olasılık dağılımları, hipotez testi, regresyon, deney tasarımı ve varyans analizi gibi konular bulunmaktadır. 

BAN 835 Veri Analitiği'nde Yapay Zeka Destekli Kodlama (Altuğ Tanaltay) : Bu ders, yapay zeka araçlarının desteğiyle Python kullanarak veriyi temizleme, işleme, dönüştürme ve analiz etme konularının temel kavramlarını öğretir. Programlama temelleri ve Python’a girişin ardından öğrenciler, sohbet botları ve yapay zeka destekli not defterlerini kullanarak kod üretme, açıklama alma ve geliştirme süreçlerini hızlandırma yoluyla, yapay zeka desteğiyle verimli biçimde kod yazmayı, test etmeyi ve hata ayıklamayı öğrenirler. Ders kapsamında; dosya ve dokümanlarla çalışma, görevleri otomatikleştirme, API’leri kullanma ve LLM destekli uygulamalar geliştirme gibi gerçek dünya örnekleri üzerinden uygulamalı kodlama çalışmaları yapılır. Bu ders, hem veri analitiğine bir giriş hem de yapay zeka destekli bilimsel hesaplama için pratik bir temel sunar.

Modül 2: 

BAN 805 İş Dünyası İçin Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Temelleri (Altuğ Tanaltay) : Yapay zeka (AI), işletmelerin verilerden içgörü elde etme biçimini yeniden şekillendiriyor. Bu ders, iş analitiği için yapay zeka ve makine öğrenmesinin temellerini iki bütünleşik sütun üzerinden sunar: yapay zeka ile kodlama ve makine öğrenmesi modelleri geliştirme. Öğrenciler, notebook ortamlarında yapay zeka araçlarını kullanarak kod üretir, açıklamalar alır ve veri analizi yapar — böylece kodlama daha erişilebilir hale gelirken aynı zamanda gerçek analitik yetkinlik geliştirilir. Makine öğrenmesi konuları; keşifsel veri analizi, regresyon, sınıflandırma ve gerçek iş problemlerine uygulanan topluluk (ensemble) yöntemlerinin yanı sıra model değerlendirme, bias-variance dengesi ve düzenlileştirme (regularization) tekniklerini kapsamaktadır.

BAN 831 Veri Ambarlama ve İş Zekası (Mehmet Yasin Ulukuş) : Bu ders, yapılandırılmış veri modellemenin temellerini tanıtır, pratik SQL kodlama deneyimi kazandırır ve veri ambarı tasarımı ve veri manipülasyonu hakkında derinlemesine bir anlayış geliştirir. Ayrıca, gösterge panoları oluşturmak için bir veri ambarı ortamında büyük veri kümeleriyle çalışmayı sağlar ve çeşitli iş zekası çözümlerini tanıtır. 

Bahar

Modül 3: 

BAN 801 Pazarlama Analitiği (Vahid Karimi Motahhar): Bu ders, segmentasyon, hedefleme ve konumlandırma, memnuniyet yönetimi, müşteri ömrü analizi, müşteri tercihi ve birleşik analiz kullanarak ürün ve fiyat kararları gibi alanlarda ampirik verilerden pazarlama bilgileri oluşturmakla ilgilidir. Pazarlama Mühendisliği yaklaşımına ve Excel yazılımına dayalı uygulamalı bir ders olacaktır.

BAN 821 Optimizasyon ve Simulasyon (Can Akkan) : Bu ders yönetimsel kararlara yardımcı olacak matematiksel modellemenin temel ilkelerini ve tekniklerini tanıtır. Öğrenciler analitik modellerin geliştirilmesini ve doğrusal ve karma tamsayılı programlama, Monte Carlo simülasyonu, kesikli olay simülasyonu ve karar ağaçları gibi teknikleri kullanmayı öğreneceklerdir. Uygulamalar, işletmelerin çeşitli fonksiyonel alanlarında yaygın olarak kullanılan modellerdir.

Modül 4: 

BAN 892 İş Analitiği İçin Uygulamalı Yapay Zeka (Altuğ Tanaltay) : Bu ders, ileri düzey yapay zeka yöntemlerini gerçek iş problemlerine uygulamak isteyen profesyonel iş analitiği öğrencileri için tasarlanmıştır. İstatistik, SQL ve Python alanındaki temel beceriler üzerine inşa edilen ders kapsamında öğrenciler; kümeleme, boyut indirgeme, metin madenciliği, öneri sistemleri, derin ögrenme ve üretken yapay zeka gibi konuları kapsayan ileri düzey denetimli ve denetimsiz modeller geliştirirler. Dersin önemli bir özelliği, gelişmiş modelleri hızlıca prototiplemek ve uygulamaya almak için yapay zeka destekli geliştirme ortamlarından yararlanılan vibe coding yaklaşımının kullanılmasıdır. Öğrenciler disiplinler arası uygulamalı araştırma konuları üzerinde çalışır ve mezuniyet projelerinin geliştirilmesi sürecinde desteklenirler.

BAN 809 Proje Yönetimi (Dursun Delen) : Bu ders, öğrencilere proje yönetiminin teorisini ve uygulamalarını tanıtır. Bu derste karmaşık projelerin nasıl yönetildiği ve bu tür projelerde yöneticilere yardımcı olmak için ne tür araçların bulunduğu incelenir. Proje ömrü dönüşümü/ proje ömrü planlaması, iş dökümü yapısı, örgüt dökümü yapısı, maliyet dökümü yapısı, grafiksel yöntemler, sıralama diyagramları, şebeke analizi ve zamanlama teknikleri, sistem ömür dönüşümü maliyeti, maliyet tahmin metotlarını ve değiş-tokuş analizi, risk yönetimi, izleme ve kontrol konuları bu dersin kapsamındadır.

Modül 5: 

BAN 807 Finans Analitiği (Yasin Kütük) : Finans endüstrisinde karar vermede yararlı olan yöntem ve araçlara giriş; makroekonomik olay çalışmaları, dönem yapılarının analizi, Morningstar özsermaye verileri, stil analizi, kredi kartı alacakları, ticari analizler, uygulama algoritmaları vb. verileri analiz etmede gerekli becerilere sahip katılımcıları donatmak için karmaşık makine öğrenme araçları ve algoritmalarına sahip istatistiksel araçları kullanmak bu dersin kapsamındadır.

BAN 840 Dijital Dönüşüm ve İnovasyon (İlker Altıntaş) : Dijital dönüşüm, siber ve fiziksel dünyalar arasındaki sınırları bulanıklaştırarak güçlü bir etkileşim ve sinerji yaratmaktadır. Bu süreçte karar vericilerin, rekabetçiliği korumak ve artırmak için dönüşümü şekillendiren teknolojileri, yaklaşımları ve iyi uygulamaları doğru analiz etmeleri kritik önem taşır. Küresel rekabet ortamında inovasyon, maliyet, kalite, esneklik ve teslimat gibi geleneksel önceliklerin yanında giderek daha belirleyici hale gelmiştir. Bu ders, dijital dönüşümün temel kavramlarını, eğilimlerini ve uygulamalarını vaka analizleri ve iyi örnekler üzerinden derinlemesine ele almayı amaçlar.

BAN 872 İş Simülasyonu (Aras Can Aktan) : Bu dersin amacı, katılımcıların elde ettikleri bilgi ve tecrübelerini bilgisayar ortamında bütünleşik bir biçimde kullanmalarını sağlayacak fırsatı vermektir. Bu bilgisayar temelli ortamda takımlar halinde yarışan öğrenciler yönetimin temel fonksiyonel alanlarının (üretim, pazarlama, finans gibi) nasıl bütünleşik bir şekilde çalıştığını daha iyi anlayacaklardır.

Avrupa Kredi Transfer Sistemi (AKTS) : Bilgi için tıklayınız.

Her biri 7 hafta süren 5 modülden oluşan, yarı zamanlı bir programdır. Eğitim dili İngilizcedir.

Eğitim Yeri:

İş Analitiği Programı, çalışan katılımcıların profesyonel hayatlarını sekteye uğratmadan derslere katılabilmesi için özel olarak tasarlanmıştır. Dersler, Salı ve Perşembe akşamları 19:00-22:00 saatleri arasında, hafta sonu ise Cumartesi günleri 09:30-16:30 saatleri arasında gerçekleşir. Bazı seçmeli dersler hafta içi diğer akşamlarda gerçekleşebilir (Pazartesi, Çarşamba ya da Cuma).

Tüm dersler, kolay ulaşılabilir konumuyla öne çıkan Altunizade Dijital Kampüs’te yapılır. Ulaşım için tıklayınız

Türkiye’de bir ilk olan Sabancı Üniversitesi Altunizade Dijital Kampüs, en üst düzey teknolojik altyapısıyla teknoloji, iş dünyası ve akademiyi bir araya getiren bir odak noktasıdır. Kampüs, eğitim, araştırma ve sanayi işbirlikleri ile dijital dünyanın sunduğu olanakları en verimli şekilde kullanmayı amaçlayan bir ekosistem oluşturmaktadır.