|
|
| YBS3010 | Büyük Veri ve Yönetimi | 3+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜRCAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu ders Büyük Veri alanındaki mevcut teknolojileri, araçları, mimarileri ve sistemlerini kullanarak analitik veri üretimi, depolama, yönetim, transfer, verilerde derinlemesine analiz konularındaki yetkinliklerin kazandırılmasını amaçlamaktadır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Büyük veri kavramını açıklar | 1,2,4,8 | 1 | | ÖK - 2 : | Büyük verinin nasıl elde edildiğini açıklar | 1,2,4,8 | 1 | | ÖK - 3 : | Büyük verinin depolanma yöntemlerini bilir | 1,2,4,8 | 1 | | ÖK - 4 : | Büyük veri sistemlerini (Hadoop, MapReduce, Spark) bilir
| 1,2,4,8 | 1 | | ÖK - 5 : | Büyük veriyi nasıl analiz edileceğini bilir | 1,2,4,8 | 1 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Büyük verinin temelleri, büyük veri toplama, büyük veri depolama, büyük veri sistemleri, büyük veri analizi, Hadoop, MapReduce, büyük ölçekli denetimli makine öğrenme, veri akışları, kümeleme, öneri sistemleri, Web ve güvenlik dahil olmak üzere NoSQL sistemleri (Cassandra, Pig, Hive) ve uygulamaları, uygulama örnekleri |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Büyük verinin temelleri | | | Hafta 2 | Büyük verinin toplanması: Veri Temizleme ve Entegrasyon | | | Hafta 3 | Büyük verinin toplanması: Veri Platformları ve Bulut Bilişim | | | Hafta 4 | Büyük verinin depolaması: Modern Veri tabanları | | | Hafta 5 | Büyük verinin depolaması: Dağıtık Bilgi İşlem Platformları | | | Hafta 6 | Büyük verinin depolaması: NoSQL | | | Hafta 7 | Büyük veri sistemleri: Güvenlik | | | Hafta 8 | Büyük veri sistemleri (Hadoop, MapReduce, Spark)-I | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Büyük veri sistemleri (Hadoop, MapReduce, Spark)-II | | | Hafta 11 | Büyük veri analizi: Algoritmalar-I | | | Hafta 12 | Büyük veri analizi: Algoritmalar-II | | | Hafta 13 | Büyük veri analizi: Veri sıkıştırma | | | Hafta 14 | Büyük veri analizi: Makine öğrenme araçları | | | Hafta 15 | Büyük veri analizi uygulamaları: Tıp ve Finans | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Akpınar, Haldun. 2014. Data Veri Madenciliği - Veri Analizi (2. Baskı). Papatya Bilim. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 8 | 16 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Uygulama | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 6 | 12 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 142 |
|