GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
9103016192014 Büyük Veri Seçmeli Ders Grubu 1 1 10,00

Doktora


Türkçe


Büyük veri teknolojileri, veri yönetimi, bulut bilişim ve ilişkisel olmayan veritabanı modelleri arasındaki kavramların, uygulamaların ve yeniliklerin öğrencilere öğretilmesidir.


Doç.Dr. Murat Osman ÜNALIR


1 Büyük veri teknolojileri hakkında bilgi sahibi olmak.
2 Yapısal ve yapısal olmayan veri, gerçek zamanlı ve gerçek zamanlı olmayan gereksinimler arasındaki farkları açıklamak.
3 Büyük veri teknolojisi bileşenlerini listelemek ve açıklamak.
4 Bulut bilişim ve büyük veri arasındaki ilişkiyi açıklamak.
5 İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanı sistemlerinin arasındaki farkları listelemek.
6 MapReduce programlama modelini uygulamak.
7 Hadoop teknolojisini kullanmak.
8 İş zekası, veri ambarları ve büyük veri arasındaki ilişkiyi ifade etmek.
9 Büyük veri çözüm mimarisini geliştirmek.
10 Gerçek büyük veri çözümlerini incelemek.

Birinci Öğretim


Yok


Yok


Büyük Veriye Giriş Büyük Veri Tipleri Dağıtık Hesaplama Büyük Veri Teknolojisi Bileşenleri Sanallaştırma Bulut Bilişim İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanları MapReduce Programlama Modeli Hadoop Teknolojisi Hadoop Ekosistemi Veri Ambarları Büyük Veri Analizi Metin Analizi Büyük Veri Analizi Çözümleri Veri Kaynaklarının Bütünleştirilmesi Gerçek Zamanlı Veri Katarları ve Karmaşık Olay İşleme Büyük Veri ve Süreç Yönetimi Büyük Veri Yol Haritası Büyük Veri ve Güvenlik Büyük Veri Çözümleri 10 Büyük Veri Deneyimi 10 Büyük Veri Kaynağı 10 Yap-Yapma İlkesi


Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Büyük Veriye Giriş (Bölüm-1) Büyük Veri Tipleri (Bölüm-2) Dağıtık Hesaplama (Bölüm-3)
2 Büyük Veri Teknolojisi Bileşenleri (Bölüm-4) Sanallaştırma (Bölüm-5) Bulut Bilişim (Bölüm-6)
3 İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanları (Bölüm-7)
4 MapReduce Programlama Modeli (Bölüm-8)
5 Hadoop Teknolojisi (Bölüm-9)
6 Hadoop Ekosistemi (Bölüm-10)
7 Ara Sınav/Proje Sunumu
8 Büyük Veri Analizi (Bölüm-12) Metin Analizi (Bölüm-13) Büyük Veri Analizi Çözümleri (Bölüm-14)
9 Veri Kaynaklarının Bütünleştirilmesi (Bölüm-15) Gerçek Zamanlı Veri Katarları ve Karmaşık Olay İşleme (Bölüm-16)
10 Büyük Veri ve Süreç Yönetimi (Bölüm-17) Büyük Veri Yol Haritası (Bölüm-18) Büyük Veri ve Güvenlik (Bölüm-19)
11 Büyük Veri Çözümleri (Bölüm-20,21,22)
12 10 Büyük Veri Deneyimi (Bölüm-23)
13 10 Büyük Veri Kaynağı (Bölüm-24)
14 10 Yap-Yapma İlkesi (Bölüm-25)

Big Data for Dummies, Judith Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper, Marcia Kaufman, 2013. Data Science for Business, Foster Provost, Tom Fawcett, 2013. Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems, Nathan Marz, James Warren, 2014. Data Science Course, http://cs109.github.io/2015/ Introduction to Data Science Course, https://www.coursera.org/specializations/data-science



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

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Final Sınavı 1 2 2
Derse Katılım 14 3 42
Proje Hazırlama 1 84 84
Proje Sunma 1 1 1
Makale Yazma 1 24 24
Makale Kritik Etme 7 3 21
Bireysel Çalışma 14 4 56
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 14 14
Okuma 14 4 56
Toplam İş Yükü (saat) 300

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11
ÖÇ 1 4 4
ÖÇ 2 3 5 3 4
ÖÇ 3 4 5 5 4
ÖÇ 4 3 5 4 4
ÖÇ 5 3 5 4 5
ÖÇ 6 3 5
ÖÇ 7 4 5
ÖÇ 8 4 5 4 4 5
ÖÇ 9 5 5 5 5 5 5 5
ÖÇ 10 5 5 5 3 5 5 5 5 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek