GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
BVA506 Büyük Veri Teknolojileri ve Uygulamaları Seçmeli Ders Grubu 1 1 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere büyük veri teknolojileri ve uygulamaları hakkında temel bilgi ve becerileri kazandırmak, büyük veri analitiği için kullanılan araçları ve yöntemleri öğretmek ve büyük veri projeleri üzerinde çalışabilme yeteneklerini geliştirmektir.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Büyük veri kavramını ve özelliklerini anlama.
2 Büyük veri teknolojilerini uygulama becerisi geliştirme.
3 Büyük veri analitiği yöntemlerini kullanabilme yeteneği geliştirme.
4 Büyük veri işleme ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği geliştirme.
5 Büyük veri uygulamalarını analiz etme ve optimize etme becerisi geliştirme.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Bu dersin amacı, öğrencilere büyük veri teknolojileri ve uygulamaları hakkında temel bilgi ve becerileri kazandırmak, büyük veri analitiği için kullanılan araçları ve yöntemleri öğretmek ve büyük veri projeleri üzerinde çalışabilme yeteneklerini geliştirmektir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Büyük Veri ve Büyük Veri Teknolojileri
2 Veri Depolama ve Veri Yönetimi
3 Dağıtık Dosya Sistemleri ve Hadoop
4 Büyük Veri İşleme ve Hadoop Ekosistemi
5 Spark ve Spark Veri İşleme Modeli
6 Veri Yönlendirme ve Spark İşlemleri
7 Büyük Veri Analitiği ve Makine Öğrenmesi
8 Veri Akışı ve Gerçek Zamanlı Analiz
9 NoSQL Veritabanları ve Büyük Veri Uygulamaları
10 Büyük Veri Görselleştirme ve Veri Keşfi
11 Büyük Veri Güvenliği ve Mahremiyet Konuları
12 Büyük Veri Projeleri ve Uygulama Senaryoları
13 Büyük Veri Etik ve Yasal Konular
14 Büyük Veri Trendleri ve Geleceği

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

1 "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" - Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier 2 "Hadoop: The Definitive Guide" - Tom White 3 "Spark: The Definitive Guide" - Bill Chambers, Matei Zaharia 4 "Data Science for Business" - Foster Provost, Tom Fawcett 5 "Big Data Analytics: Methods and Applications" - S. Srinivasan, K.G. Srinivasa, V. Usha

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 76 76
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 72 72
Toplam İş Yükü (saat) 150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek