| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Büyük Veri | CENG 476 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Büyük veri uygulamalarının tanımlanması ve belirlenmesi |
| 2. Büyük veri teknolojilerinin tanımlanması |
| 3. Büyük veri analitiği tekniklerinin açıklanması |
| 4. Pratik problemlerin çözümünde büyük veri araçlarının kullanım durumlarının incelenmesi ve sunulması |
| 5. Büyük veri problemlerine uygun çözümlerin önerilmesi ve üretilmesi |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, büyük verilerle ilgili algoritmik ve sistem zorluklarını inceler. Bu dersin amacı, öğrencilere büyük veri yönetimi ve analitiğinin temellerini öğretmektir. Öğrencilerin, büyük veri bilimcileri ve mühendisleri tarafından kullanılan bazı önemli teknolojiler, platformlar, araçlar ve sistemler konusunda deneyim kazanmaları hedeflenmektedir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler bu derste anlatılanları pekiştirme ve öğrenme amaçlı yapay zeka araçlarını kullanabilirler. Ama ödev, proje ve sınav sorularının çözümlerinde bu araçlardan faydalanamazlar.
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Büyük Veriye Giriş |
| 2 | Büyük Veri Özellikleri |
| 3 | Veri Analizi Süreci |
| 4 | Büyük Veri Modelleme ve Yönetimi |
| 5 | Büyük Veri İşleme Teknolojileri |
| 6 | Hadoop ve MapReduce |
| 7 | NoSQL Veritabanları |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | NoSQL Veritabanları |
| 10 | Spark'a Giriş |
| 11 | Spark SQL |
| 12 | Spark Streaming |
| 13 | Büyük Veri ile Makine Öğrenimi |
| 14 | Grafik Analizi |
| |
| Kaynaklar: |
| -Seema Acharya and Subhasini Chellappan, Big Data Analytics, Addison-Wesley, 2015, 9788126579518
-Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee, Learning Spark, 2nd Edition, O'Reilly Media, 2020, 9781492050049
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| - |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| -Haftalık 3 saat ders. Dönem projesi ile öğrencinin konuları kavraması sağlanır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Proje | 1 | %50 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 4 |
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 4 |
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 4 |
| 4 | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 4 |
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 4 |
| 6 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 7 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 8 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 0 |
| 9 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 0 |
| 10 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 11 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |