Explore the core principles of decision science and its significance in modern business. Develop a foundational understanding of decision modeling techniques, problem-framing strategies, and the ethical considerations surrounding data-driven decision-making.

Introduction to Decision Science

Descriptive versus prescriptive analytics

Common biases in Decision Science

Ordering the steps in decision-making

Introduction to decision-making

Decision-making techniques

Decision-making frameworks

Framing and problem definition

Project stakeholders

Business problem context

Problem framing techniques

Ethical considerations in decision-making

Spotting fairness failures

Decision Science Ethics

Foundations of Decision Science

Gain practical skills in implementing decision science projects efficiently. Learn to define success criteria, assess data sources, perform quality checks, select relevant features, prioritize models, and foster a data-driven culture within your organization.

Başarıyı tanımlama

Minimum Viable Product

Veritabanları ve kalite kontrolleri

Lokasyon, lokasyon… veritabanı?

Seçenekler

Erişilebilirlik

Kullanışlılık

Güncelleme sıklığı

Hangi veri iş görüyor?

Model önceliklendirme

Parlaklıktan önce temel

Log dönüşümü

Standartlaştırma

Polinomsal dönüşümler

Veriyi ayarla, modeli güçlendir

Performansı izleme

Doğruluk (Accuracy)

Ortalama Yüzde Hatası (Mean Percent Error)

Eğri Altındaki Alan (AUC)

Ölçütleri eşleştirme

Metriklerden anlama

Efficient Decision Science

Discover the diverse applications of decision science across various industries, including marketing, finance, and operations. Master effective communication strategies for presenting data-driven insights to stakeholders and build consensus around data-informed decisions. Explore future trends and advancements in the field.

Decision science in business

What counts as decision science?

Scoping for success

Communicating data-driven insights

Storytelling success

Speak their language

Building a data-driven culture

Culture check

Step by step

The future of decision science

Future-forward or falling behind?

New frontiers

Wrap up

Decision Science in Action

Veri bilimi alanında çalışıyor ve iş kararlarında gerçekten etki yaratmak mı istiyorsun? Bu kurs tam sana göre!
<br><br>
Temel karar bilimi kavram ve çerçevelerine hakim olarak verileri stratejik hedeflerle nasıl hizalayacağını öğreneceksin. Sorunları verimli biçimde çözme, içgörüleri etkili biçimde aktarma ve kuruluşunda veri odaklı bir kültür oluşturma becerilerini kazanacaksın.

<h2>Karar Bilimi Temellerini Öğrenin!</h2>
<p>Karar biliminin temellerine dalın, temel ilkeleri, metodolojileri ve gerçek dünyadaki uygulamaları keşfedin. Karar modelleme, sorun çerçeveleme ve veriye dayalı karar verme sürecinde dikkate alınması gereken etik hususlar hakkında derinlemesine bir anlayış geliştireceksiniz.</p>

<h2>Profesyonel gibi uygulayın</h2>
<p>Net başarı kriterleri belirlemekten, kuruluşunuzda veri odaklı bir kültür oluşturmaya kadar, karar bilimi projelerini verimli bir şekilde nasıl uygulayacağınızı keşfedeceksiniz. Bir sonraki bölümde, veri kaynağı değerlendirmesi, kalite kontrolleri, özellik seçimi ve model önceliklendirme için pratik teknikler öğreneceksiniz.</p>

<h2>Karar Bilimi Uygulamaları Ustası</h2>
<p>Pazarlama, finans ve operasyonlar dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde karar biliminin farklı uygulamalarını keşfederek bilgilerinizi genişletin. Verilere dayalı içgörüleri paydaşlara sunmak ve verilere dayalı kararlar etrafında fikir birliği oluşturmak için etkili iletişim stratejileri uygulayacak ve geliştireceksiniz.</p>

<h2>Gelecekteki Trendleri Keşfedin</h2>
<p>Karar bilimindeki yeni trendleri ve gelişmeleri inceleyerek bir adım önde olun. Karar verme sürecinde yapay zekanın (AI) entegrasyonu, büyük veri analitiğinin gücü ve insan faktörünün karar verme sürecindeki değişen rolü hakkında değerli bilgiler edineceksiniz.</p>


Veri odaklı çerçeveler tasarlayıp etkili çözümler uygulayarak karar bilimi becerilerinizi güçlendirin.

Karar Bilimini Anlama

Veriye dayalı çerçeveler tasarlayarak ve verimli çözümler uygulayarak karar bilimi becerilerinizi pekiştirin. 

Karar Bilimi Temelleri

Dolandırıcılık tahminlerinin %94’ü doğruydu; bu, tüm tahminlerin ne kadarının gerçek sonuçlarla eşleştiğini gösterir.

Modelin beklenen dolandırıcılık kaybı tahmini ortalamada %4 şaştı; bu, modelin dolandırıcılık tutarlarını eksik ya da fazla tahmin etme yanlılığını yüzdesel olarak ölçer.

Modelin sahte ve meşru işlemleri ne kadar iyi ayırt ettiğini ölçer; doğru pozitifler ile yanlış pozitifler arasındaki ödünleşimi özetler.

Ölçütleri eşleştirme

Karar Bilimini Anlama

Uygulamalı interaktif egzersiz