GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9103016192014 | Büyük Veri | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 10,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Büyük pelajiklerin (orkinoslar, kılıç balıkları, marlinler, vb.) ve bunlara yönelik av araçlarının (sürüklenen pelajik ağlar, pelajik paragatlar, yemli oltalar, gırgırlar vb.) ve avlama yöntemlerinin tanıtılması ve bu türler üzerine ulusal ve uluslararası yasal düzenlemelerin öğrenilmesidir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Büyük Veri kavramını ve araçların neler olduğunu anlar |
| 2 | Büyük veriyi analiz eder. |
| 3 | Büyük verinin grafiksel temsili ile ilgili uygulamalar yapar. |
| 4 | Güncel uygulama alanlarını tanır. |
Öğretim Sistemi
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Bu dersin içeriğinde, Akdeniz’in ticari olarak en önemli balık grubunu oluşturan büyük pelajikler (orkinoslar, palamutlar, kılıç balıkları, vb.) Türkiye denizlerinde de yoğun olarak av vermektedir. Büyük pelajikler avcılığı çoğunlukla gırgır, paragat, olta, zıpkın, ağ dalyan, pelajik uzatma ağlarıyla sürdürülmektedir. Dersin teorik kısmında öncelikle Akdeniz’deki büyük pelajiklerin tanımlanması, avlama yöntemleri, türlerin Akdeniz ve Türkiye’deki dağılımı, biyolojileri, ekolojileri, üretim miktarları, av araç ve yöntemleri tarihsel perspektifle anlatılacak, bu türlerin balıkçılık yönetim stratejileri ayrıntılı olarak tartışılacaktır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Büyük Veri Analizi Platformları | ||
| 2 | Büyük Veri Saklama | ||
| 3 | Kümeleme ve Sınıflandırma | ||
| 4 | Algoritmalar | ||
| 5 | Spark ve Veri Analitiği | ||
| 6 | Graf Hesaplama | ||
| 7 | Grafiksel Modeller | ||
| 8 | Büyük Veri Görselleştirme | ||
| 9 | CouchDB ve kurulumu | ||
| 10 | Couch veri tabanı oluşturma, dokuman oluşturma ve çalışma prensibi | ||
| 11 | CouchDB dokuman düzenleme, silme işlemleri | ||
| 12 | Map/Reduce işlemlerinin kavranması | ||
| 13 | Map/Reduce işlemlerinin uygulama örnekleri | ||
| 14 | Map/Reduce işlemleri pratik |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Bursa, P., 2007. Antikçağ’da Anadolu’da Balık ve Balıkçılık, (Doktora Tezi), İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 271 s. Lefkaditou, E.; Megalofonou, G.; DeMetrio, G.; Tsimenides, N., 1989: Fisheries for large scombrids in Greek waters: catches of bluefin tuna (Thunnus thynnus L.). FAO Fisheries Report No. 412, Rome, pp. 153–163. Northridge, S.P., 1991. Driftnet fisheries and their impact on non-target Species: A worldwide review. FAO Fish. Tech. Paper, No.320, Rome, pp. 115. Ottolenghi, F., Silvestri, C., Giordano, P., Lovatelli, A., New, M.B., 2004. Capture-based aquaculture. The fattening of eels, groupers, tunas and yellowtails. FAO, Rome, 308 p. Soto, F., Villarejo, J.A., Mateo, A., Roca-Dorda, J., De la Gandara, F., Gacia, A., 2006. Preliminary experiences in the development of bluefin tuna Thunnus thynnus (L., 1758) electroslaughtering techniques in rearing cages. Aquaculture engineering, 34(2):83–91. Tudela, S., Kai Kai, A., Maynou, F., El Andolossi, M., Guglielmi, P., 2005. Driftnet fishing and biodiversity conservation: The case study of the large-scale Moroccan driftnet fleet operating in the Alboran Sea (SW Mediterranean). Biological Conservation, 121, 65–78. Von Brandt, A., 2005. Fish Catching Methods of the World. Gabriel,, O., Lange, K., Dahm, E., Wendt, T. (eds.), 4th Edition, Blackwell Publishing Ltd., pp.68-72. Ward, P., 2000. Swordfish fisheries and management today. Pelagic Fisheries Research Program-PFRP, Vol. 5(4), Oct.-Dec. pp.1–8. Ward, P., Porter, J.M., Elscot, S., 2000. Broadbill swordfish: Status of established fisheries and lessons for developing fisheries. Fish and Fisheries, 1, 317–336.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
Değerlendirme
| 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 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 3 | 3 |
| Ev Ödevi | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 68 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | |||||||
| ÖÇ 2 | |||||||
| ÖÇ 3 | |||||||
| ÖÇ 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek