GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OTVT102 | Büyük Veri Teknolojileri | Ders | 1 | 2 | 4.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı; öğrencilere büyük veri kavramını, büyük veri ekosistemini ve bu verilerle çalışmak için kullanılan temel teknolojileri kazandırmaktır. Öğrenciler, günümüzün hızla büyüyen veri dünyasında ortaya çıkan zorlukları kavrayacak, büyük veri işleme modellerini öğrenecek ve pratik araçlarla veri depolama, analiz ve görselleştirme süreçlerini uygulayabilecektir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr.Öğr. Üyesi Ertan AKGENÇ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Büyük veri kavramını ve sağlık sektöründeki kullanım alanlarını açıklar. |
| 2 | Tıbbi verilerin büyük veri kapsamında neden özel bir öneme sahip olduğunu kavrar. |
| 3 | Dağıtık veri işleme mantığını temel düzeyde açıklar. |
| 4 | Büyük veri teknolojilerinin (Hadoop, Spark vb.) sağlık verilerindeki kullanım amacını açıklar. |
| 5 | Büyük veri uygulamalarını analiz etme ve optimize etme becerisi kazanır. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok.
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
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. *Büyük veriyi tanımlamak ve BİG DATA gereksinimlerini anlamak *Büyük veri teknolojilerinin iş dünyasında ve bilimsel araştırmalarda kullanımını değerlendirmek *Dağıtık sistemlerde veri işleme yöntemlerini kavramak *Büyük veri araçlarını (Hadoop, Spark vb.) öğrenmek ve uygulamalar geliştirebilmek
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | [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 | Vize Sınavı | |||
| 9 | NoSQL Veritabanları ve Büyük Veri Uygulamaları | |||
| 10 | Büyük Veri Görselleştirme ve Veri Keşfi | |||
| 11 | Büyük Veri Projeleri ve Uygulama Senaryoları | |||
| 12 | Büyük Veri Güvenliği ve Mahremiyet Konuları | |||
| 13 | Büyük Veri Etik ve Yasal Konular | |||
| 14 | Final Sınavı |
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 | 80 |
| Rapor Sunma | 1 | 20 |
| 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
Yok.
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Bütünleme Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Uygulama/Pratik | 10 | 2 | 20 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 1 | 1 |
| Rapor Sunma | 1 | 1 | 1 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Ev Ödevi | 4 | 15 | 60 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 100 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 2 | 4 | |||||||
| ÖÇ 2 | 3 | 2 | 4 | |||||||
| ÖÇ 3 | 3 | 4 | 4 | |||||||
| ÖÇ 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | ||||||
| ÖÇ 5 | 4 | 5 | 3 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek