Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
İST462 Büyük Veri 927003 4 8 5

Dersin Amacı

Bu dersin amacı büyük verilerin paylaşımı, görselleştirilmesi, sınıflandırılması ve analiz edilmesi için gerekli yöntem ve teknolojileri sunmaktır.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Department of Statistics Instructors

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Data Just Right: Introduction to Large-Scale Data ve Analytics”, M. Manoochehri, Addison-Wesley, 2013

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Servis olarak altyapı (IaaS), Hadoop çerçevesi, hive altyapısı, veri görselleştirme, MapReduce modeli, NoSQL veritabanları, geniş ölçekli veri iş akışları, sınıflandırma, R kullanımı.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 2 2
5 Derse Katılım 13 3 39
6 Uygulama/Pratik 10 2 20
9 Problem Çözümü 10 1 10
11 Soru-Yanıt 12 1 12
29 Bireysel Çalışma 11 2 22
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 3 3
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 5 5
54 Ev Ödevi 2 5 10

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Giriş
2 Büyük Verileri Barındırma ve Paylaşma
3 İlişkisel Olmayan Veritabanları
4 Büyük Verileri İşleme
5 Hadoop Kullanımı
6 Veri Paneli Geliştirme
7 Büyük Verileri Görselleştirme
8 Arasınav
9 MapReduce Modeli
10 Veri Dönüşüm İş Akışları
11 Mahout ile VerilerinSınıflandırılması
12 R ile İstatistiksel Analizler
13 Çözümleme İş Akışları Geliştirme
14 Çözümleme İş Akışları Geliştirme

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1495145 Büyük verilerin barındırılması ve paylaşılması için doğru veri formatlarını ve servis modellerini seçebilmesi.
2 1495146 Web-tabanlı bir noSQL uygulaması geliştirmesi.
3 1495147 Hadoop, Hive ve Shark kullanarak sorgulamalar yaratması.
4 1495148 Geniş veri setlerini araştırmak için görselleştirme stratejilerini değerlendirmesi.
5 1495149 MapReduce model ve veri dönüşüm iş akışlarını kullanarak veri işleme iş hatları oluşturması.
6 1495150 R kullanarak büyük verileri analiz etmesi.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 71371 İstatistik bilgilerini kullanabilme becerisi
2 71384 İstatistiksel olaylar için matematiksel modelleme yapabilme becerisi
3 71382 İstatistiksel veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama becerisi
4 71383 Meslekte gelişmeye devam etme becerisi
5 71372 Analitik düşünme yeteneği kazandırma ve kullanma becerisi
6 71373 Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilme, yaygın ve kaynak taraması yapabilme becerisi
7 71374 Gerçek yaşamda karşılaşabileceği sorulara çözüm bulmada uygun istatistiksel modelleme yaklaşımını tespit etme ve uygulama becerisi
8 71375 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz etme ve yorumlama becerisi
9 71377 Ekonomi, bilgi teknolojileri ve sosyal bilimlerde temel bilgiye sahip olma becerisi
10 71376 Sözel ve yazılı olarak iş ahlakı içinde takım üyeleri ile ve müşterilerle etkin iletişim kurma becerisi
11 71378 Bireysel olarak ve disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
12 77788 Etkin iletişim kurabilme becerisi
13 71379 Mesleki ve etik sorumluluğa sahip olma yeteneği
14 71380 İstatistiksel problem çözmede bilgisayar programı yazabilme, paket program ve algoritmaları kullanabilme becerisi
15 71381 Genelde istatistiksel, kısmen matematiksel problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Öğrenme Çıktısı
1 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
2 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
3 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
4 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
5 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
6 5 2 5 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek