| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezsiz Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- büyük veri temel kavramlarını ve terminolojisini bilecekler
- büyük verinin iş üzerindeki etkilerini anlayacaklar
- büyük veri işleme yaklaşımlarını anlayacaklar
- büyük veri depolama/işleme teknolojilerini bilecekler
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | |
|---|
| Ders Tanımı | Büyük verinin bilim, mühendislik ve endüstri üzerinde etkisi olarak görülen yeni bir alandır. Günümüzde veri hacimsel olarak artmakta, daha hızlı toplanmakta ve karmaşık bir yapıya sahip olmaktadır. Şirketlerin kısa zamanda toplanan büyük veriyi verimi arttıracak, maliyeti düşürecek ve müşterilere daha iyi ulaşmayı sağlayacak şekilde analiz etmesi gerekmektedir. Bu ders kapsamında büyük veri ile ilgili temel kavramlar tanıtılacak, veri analizi için gerekli olan platformlar (Hadoop, Spark gibi) tanıtılacaktır. Ayrıca derste, veri kayıt yöntemleri, veri işleme yöntemleri ve çeşitli algoritmalarda anlatılacaktır. Son olarak veri görselleştirme konusu işlenecektir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Büyük veri: kavramlar ve terminoloji |
|
2. Hafta |
Büyük veri: iş motivasyonu ve tetikleyicileri |
|
3. Hafta |
Büyük veri: benimseme ve planlama |
|
4. Hafta |
Büyük veri: iş zekası |
|
5. Hafta |
Dağınık depolama ve dağınık işleme Apache Hadoop |
|
6. Hafta |
Veriambarı, NoSQL veritabanları |
|
7. Hafta |
MapReduce I |
|
8. Hafta |
Ara sınav |
|
9. Hafta |
MapReduce II |
|
10. Hafta |
Apache Hive |
|
11. Hafta |
Sqoop ve Kafka |
|
12. Hafta |
Büyük verinin görselleştirilmesi |
|
13. Hafta |
Örnek çalışmalar |
|
14. Hafta |
Proje Sunumu |
|
15. Hafta |
Genel Tekrar |
|
| Kaynaklar | Tom White. Hadoop: The Definitive Guide Third Edition |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Proje |
1 |
30 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
7 |
98 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
50 |
50 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
45 |
45 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
|
|
|
| Proje |
1 |
50 |
50 |
| Toplam İş Yükü | 289 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 9.63 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
