| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Büyük Veri Teknolojileri ve Uygulamaları | İVA 515 | 5 | 9 | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Farklı veri türlerini bilir ve anlar (örneğin, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler; statik ve akış verileri). |
| 2. Dosya sistemlerini ve veritabanı sistemlerini karşılaştırır. |
| 3. Veritabanı türlerinin (ör. ilişkisel veritabanları, NoSQL veritabanları, bellek içi veritabanları, grafik veritabanları vb.) özelliklerini ve farklılıklarını anlar. |
| 4. Dağıtılmış dosya sistemlerini (Apache Hadoop gibi) kavrar ve tasarlar. |
| 5. Veri akış analiz sistemlerini (Apache Spark gibi) kavrar ve tasarlar. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Database Systems Course |
| |
Dersin Tanımı:
This course introduces the file systems, relational database systems and NoSQL systems. Students will learn the restrictions of relational database systems in terms of transaction processing, concurrency control and index management. NoSQL database systems such as key-value stores, columnar databases, document databases, in-memory databases, time-series databases and graph databases will be covered. Students will learn the architectures of distributed big data file systems such as Apache Hadoop and big data analytics systems such as Apache Spark. Tools related with the Apache Hadoop Framework (such as Hive, Pig, Avro, Oozie etc. ) will be introduced. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Dosya Sistemleri ve Depolama |
| 2 | İlişkisel Veritabanı Sistemleri - Tarihçe ve Giriş |
| 3 | Veritabanı Hareketleri Yönetimi ve Eşzamanlılık (ACID ve CAP Teoremi) |
| 4 | Indeks Yapıları |
| 5 | Dağıtık Veri Depolama - HDFS, Apache Hadoop |
| 6 | Dağıtık Veri İşleme - MapReduce |
| 7 | Dağıtık Veri İşleme - Apache Spark |
| 8 | Dağıtık Veri Erişimi - Hive, Pig, Mahout, Avro, SQOP |
| 9 | Dağıtık Veri Yönetimi - Oozie, Chukva, Flume, ZooKepeer |
| 10 | Doküman Veritabanları |
| 11 | Bellek Veritabanları |
| 12 | Zaman-serisi Veritabanları |
| 13 | Kolon-düzenli Veritabanları |
| 14 | Graf Veritabanları |
| |
| Kaynaklar: |
| - Next Generation Databases, Guy Harrison, Apress, 2015.
- Big Data Concepts, Technology, and Architecture, Balamurugan Balusamy, Nandhini Abirami R, Seifedine Kadry, Amir H. Gandomi 2021.
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Big Data Using Hadoop and Hive, Nitin Kumar, Mercury Learning and Information, 2021. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Telling/Explaining
Discussions/Debates
Questioning
Reading
Peer Teaching
Demonstrating
Problem Solving
Collaborating
Video Presentations
Oral Presentations/Reports |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| Proje | 1 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |