GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| FBYZR7032 | Büyük Veri Çözümlemeye Giriş | Ders | 1 | 2 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Büyük veri manipülasyonu, saklanması, analizi ve çözümlemesi için kullanılabilecek teknolojilerin bir bütün olarak tanıtılması ve örneklerle uygulamalarının yapılmasıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi Görevlileri
Doç.Dr. Murat CANAYAZ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | İstatistik analiz ve makine öğrenmesi tekniklerinin teorisini anlamak ve büyük veri çözümlemesindeki pratik uygulamalarını yapmak. |
| 2 | Büyük veri manipülasyonu, saklanması ve analizi için kullanılan platform ve yöntem bilgisi ve bunların uygulamanmasında edinilen tecrübe |
| 3 | Büyük veri çözümlemesinin bilgi işlem, sağlık ve sosyal uygulama alanlarında kullanım bilgisi ve tecrübesi |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Python Dili,Veri temizleme ve standartlaştırma, Büyük verilerin görselleştirilmesi, IT alanında örnek çalışmalar,Sağlık alanında örnek çalışmalar
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Python ile istatistiksel analiz | ||
| 2 | Python ile görselleştirme | ||
| 3 | Veri temizleme ve standartlaştırma | ||
| 4 | MapReduce | ||
| 5 | MapReduce | ||
| 6 | Hadoop’a giriş | ||
| 7 | Batch processing | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Stream Computing | ||
| 10 | Predictive analytics | ||
| 11 | Büyük verilerin görselleştirilmesi | ||
| 12 | IT alanında örnek çalışmalar | ||
| 13 | Sosyal ve sağlık alanlarında örnek çalışmalar | ||
| 14 | Final projeleri ve sunumlar | ||
| 15 | Final |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
1. Ders notları ve okuma materyalleri ders sırasında temin edilecektir. 2. Büyük veri çözümlemesi (big data analytics) konusunda tutorial ve makaleler
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 40 |
| Proje Hazırlama | 1 | 30 |
| Proje Sunma | 1 | 30 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Proje Sunma | 1 | 5 | 5 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 5 | 70 |
| Ev Ödevi | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 126 | ||
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 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 |
| ÖÇ 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 |
| ÖÇ 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek