Öğretim Programı

Yüksek Lisans Programlarının Ortak Çıktıları:

• Eleştirel, analitik ve derinlemesine düşünme ve akıl yürütme becerilerini geliştirmek
• Mesleki yaşamındaki sosyal ve etik sorumlulukları hakkında fikir sahibi olmak
• Proje / araştırma çıktılarının yaygınlaştırılmasında deneyim ve güven kazanmak
• Bireysel olarak ya da bir ekibin üyesi ya da lideri olarak çok disiplinli ortamlarda sorumlu ve yaratıcı bir şekilde çalışmak
• Sözlü, yazılı, grafiksel ve teknolojik yollarla etkin iletişim kurmak ve İngilizce bilmek
• Bağımsız olarak bilgiye ulaşmak ve bilgi edinmek ve sürekli öğrenmek ve güncel kalmak

Enstitü Ortak Çıktıları:

• Karar vermede istatistiksel analizler geliştirebilme, bu analizleri yorumlayabilme ve kullanabilme

Programa Özel Kazanımlar:

• Veriye dayalı karar modelleme ve analiz kavramlarının/çerçevelerini anlayabilme ve aktarabilme
• İş analitiği, yönetim bilgi sistemleri, istatistiksel ve tahmin modellerinin temelleri hakkında bilgi ve uygulamalı deneyim sahibi olabilme
• Karmaşık verileri değerli içgörülere ve değer katan eylemlere dönüştürebilme
• Uygulamalı veri madenciliği araçları ve tekniklerinde becerilere sahip olabilme
• Pazarlama, operasyon ve finans gibi temel iş disiplinlerinde analitik yöntemleri öğrenebilme

Üniversitelerin mühendislik, işletme, ekonomi ve benzeri bölümlerinden mezun, bulunduğu organizasyonlarda çeşitli departmanlarda hali hazırda çalışan ve alanlarında kariyerlerini ilerletmek isteyen tüm profesyoneller başvurabilir.

Bu programın mezunları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli veri açısından zengin endüstrilerde üst düzey profesyoneller olma yolunda veri/analitik çevirmeni, analitik uzmanı veya iş analisti rolünü üstlenecek şekilde donatılmıştır:

• Finans ve bankacılık
• Perakende
• Telekomünikasyon
• Sigortacılık
• Havacılık
• Üretim
• Sağlık

Altunizade Yerleşkesi

Eğitim Günleri: Hafta içi Salı - Perşembe Saat: 19:00 - 22:00 ve Cumartesi 09:30 - 16:30

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

Güz

Modül 1: 

BAN 827 Betimsel Analitik 

BAN 835 Analitik için Bilişimsel Metodlar ve Enformasyon Teknolojisi 

Modül 2: 

BAN 805 Tahmin Analitiği 

BAN 803 Operasyon Analitiği

Bahar

Modül 3: 

BAN 801 Pazarlama Analitiği

BAN 831 Veri Ambarlama ve İş Zekası

Modül 4: 

BAN 821 Optimizasyon ve Simulasyon

BAN 809 Proje Yönetimi

Modül 5: 

BAN 892 Uygulamalı İleri Analitik

BAN 807 Finans Analitiği

BAN 801 Pazarlama Analitiği

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 803 Operasyon Analitiği

Bu ders firmaların operasyon yönetimi fonksiyonunda çeşitli operasyonel, taktiksel ve stratejik kararları için analitik yöntemleri tanıtmaktadır. Ayrıntılı olarak ele alınan konular; tahmin yöntemleri, belirleyici ve belirsiz talep altında planlama, operasyon planlama ve çizelgeleme, kuyruk teorisi, hizmet operasyonları yönetimi, kapasite ve gelir yönetimi ve tedarik zinciri yönetimidir.

BAN 805 Tahmin Analitiği 

Bu ders denetimli ve denetimsiz istatistiksel öğrenme modellerinde temel başlangıç konu ve metotlarını içerir. Bu dersin ana başlıkları arasında çoklu regresyon, lojistik regresyon, sınıflandırma, yeniden örnekleme metotları, altküme seçimi, ridge, lasso ve karar ağacı regresyonları, destek vektör makineleri, ana bileşen analizi ve kümeleme konuları vardır.

BAN 807 Finans Analitiği

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 809 Proje Yönetimi

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.

BAN 821 Optimizasyon ve Simulasyon

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.

BAN 827 Betimsel Analitik 

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 831 Veri Ambarlama ve İş Zekası

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. 

BAN 835 Analitik için Bilişimsel Metodlar ve Enformasyon Teknolojisi 

Bu ders, iş analizi için en yaygın veri kaynağı ve türünün oluşturulması, depolanması ve kullanılması için hem işlevsel hem de teknik ortamı incelemektedir. Öğrenciler, analiz için SQL, görselleştirmede toplama, MapReduce, Apache Spark ve Graph veritabanlarını kullanarak bilgiye nasıl erişileceğini ve bunlardan nasıl yararlanabileceklerini öğreneceklerdir. Bu ders aynı zamanda büyük verilerle başa çıkmak için kullanılan Python ve R gibi bir dizi araç ve tekniği tanıtır.

BAN 892 – Uygulamalı İleri Analitik
Bu ders öğrencilerin iş analitiğinde çok yönlü bir yaklaşım ile uygulamalı olarak bitirme projesi oluşturabilmesini hedefler. Ders, "CRISP-DM" süreç modelini kullanarak "uçtan uca" iş analitiği yaklaşımını tanıtmayı hedefler. Ayrıca modül boyunca öğrenciler betimsel (descriptive), tahminci (predictive) ve önerici (prescriptive) analitiğin detay konularını da öğrenirler.