Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
SOSYAL MEDYA PAZARLAMASI VE ANALİZİ İkinci Düzey YBS 503 Seçmeli 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yoktur.
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze, uygulamalı, bilgisayar destekli, proje ve veri analitiği odaklı
Dersin Amacı Bu dersin amacı, sosyal medya platformlarında üretilen büyük ölçekli verilerin analizi yoluyla kullanıcı davranışlarının, pazarlama stratejilerinin ve dijital etkileşimlerin incelenmesini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin; sosyal medya verisi toplama, veri ön işleme, metin madenciliği, duygu analizi (sentiment analysis) ve sosyal ağ analizi gibi teknikleri uygulamalı olarak öğrenmeleri hedeflenmektedir.
Dersin Tanımı Bu ders, sosyal medya verilerinin veri analitiği ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak analiz edilmesini, elde edilen bulguların pazarlama ve karar destek süreçlerine entegre edilmesini ele alan uygulamalı bir derstir.

Dersin İçeriği
1 Sosyal medya pazarlamasına giriş, dijital pazarlama kavramları ve sosyal medya stratejileri
2 Sosyal medya platformlarının yapısı ve kullanım alanları
3 Sosyal medya verisinin yapısı ve özellikleri
4 Veri toplama teknikleri (API, scraping)
5 Veri ön işleme ve temizleme
6 Metin madenciliğine giriş
7 Doğal dil işleme (NLP) temelleri
8 Duygu analizi (sentiment analysis)
9 Sosyal medya metinlerinde sınıflandırma
10 Sosyal ağ analizi (network analysis)
11 Kullanıcı davranışı ve dijital etkileşim analizi
12 Sosyal medya pazarlama stratejilerinin veri ile analizi
13 Veri görselleştirme ve raporlama
14 Proje geliştirme ve sunum
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Sosyal medya pazarlamasının temel kavramlarını açıklar
2 Dijital pazarlama ve sosyal medya stratejilerini analiz eder
3 Sosyal medya platformlarının işleyişini ve veri yapısını açıklar
4 Sosyal medya verilerini toplar ve ön işleme tabi tutar
5 Sosyal medya analitiği yöntemlerini uygular
6 Metin madenciliği ve duygu analizi gerçekleştirir
7 Sosyal medya verileri üzerinden kullanıcı davranışlarını analiz eder
8 Sosyal medya kampanyalarının performansını ölçer ve değerlendirir
9 Veri temelli pazarlama stratejileri geliştirir
10 Python ve ilgili araçlarla sosyal medya veri analizi yapar Büyük veri ve yapay zekâ tekniklerini sosyal medya analitiğinde uygular Sosyal medya verilerini görselleştirir ve raporlar

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) alanında ileri düzey bilgiye sahip olur.
2 Veri, insan, süreç, teknoloji ve yazılım bileşenlerini bütüncül olarak analiz eder.
3 Sosyo-teknik sistem yaklaşımı ile karmaşık problemleri basit, yenilikçi şekilde analiz eder.
4 Bilişim sistemlerini stratejik karar süreçlerinde etkin şekilde kullanır.
5 Yazılım ve veri temelli çözümler geliştirir.
6 Disiplinlerarası bilgi birikimini entegre ederek yenilikçi çözümler üretir.
7 Veri analitiği, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zekâ tekniklerini uygular.
8 Bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak bağımsız çalışma yürütür.
9 Dijital dönüşüm süreçlerinin farkındadır, analiz eder ve yönetir.
10 Ulusal ve uluslararası bilimsel çalışmaları ve stratejik inovatif teknolojileri takip eder ve katkı sağlar.
11 İnsan merkezli tasarımları analiz eder, geliştirir, uygular ve yönetir.
12 Yeni teknolojilerin etik, sosyal ve yönetsel etkilerini değerlendirir.
13 Akademik ve profesyonel etik ilkelere uygun hareket eder.
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 6 2 12
Sunum / Seminer hazırlama 1 10 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 30 30
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 1 30 30
Toplam iş yükü     169
AKTS     7.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 0 20
Kısa sınav 0 20
Ödev 0 20
Yarıyıl içi toplam   60
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   0
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   40
Genel toplam   40

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Pang, B., Lee, L., Opinion Mining and Sentiment Analysis Russell, M.A., Mining the Social Web
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar