AKTS - Büyük Veri Çözümlemeleri
Büyük Veri Çözümlemeleri (CMPE543) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Büyük Veri Çözümlemeleri | CMPE543 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
N/A |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Bu dersin amacı büyük verilerin paylaşımı, görselleştirilmesi, sınıflandırılması ve analiz edilmesi için gerekli yöntem ve teknolojileri sunmaktır. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Servis olarak altyapı (IaaS), Hadoop çerçevesi, hive altyapısı, veri görselleştirme, MapReduce modeli, NoSQL veritabanları, geniş ölçekli veri iş akışları, sınıflandırma, R kullanımı. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Giriş | Bölüm 1 (Ders Kitabı) |
2 | Büyük Verileri Barındırma ve Paylaşma | Bölüm 2 (Ders Kitabı) |
3 | İlişkisel Olmayan Veritabanları | Bölüm 3 (Ders Kitabı) |
4 | Büyük Verileri İşleme | Bölüm 4 (Ders Kitabı) |
5 | Hadoop Kullanımı | Bölüm 5 (Ders Kitabı) |
6 | Veri Paneli Geliştirme | Bölüm 6 (Ders Kitabı) |
7 | Büyük Verileri Görselleştirme | Bölüm 7 (Ders Kitabı) |
8 | MapReduce Modeli | Bölüm 8 (Ders Kitabı) |
9 | MapReduce Modeli | Bölüm 8 (Ders Kitabı) |
10 | Veri Dönüşüm İş Akışları | Bölüm 9 (Ders Kitabı) |
11 | Mahout ile Verilerin Sınıflandırılması | Bölüm 10 (Ders Kitabı) |
12 | R ile İstatistiksel Analizler | Bölüm 11 (Ders Kitabı) |
13 | Çözümleme İş Akışları Geliştirme | Bölüm 12 (Ders Kitabı) |
14 | Çözümleme İş Akışları Geliştirme | Bölüm 12 (Ders Kitabı) |
15 | Gözden geçirme | |
16 | Gözden geçirme |
Kaynaklar
Ders Kitabı | 1. Data Just Right: Introduction to Large-Scale Data & Analytics”, M. Manoochehri, Addison-Wesley, 2013 |
---|---|
Diğer Kaynaklar | 2. “Mining of Massive Datasets”, A. Rajaraman & J. D: Ullman, Cambridge University Press, 2011. |
3. Apache Hadoop Project, available at http://hadoop.apache.org/ |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | - | - |
Sunum | - | - |
Projeler | 3 | 30 |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 35 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 35 |
Toplam | 5 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 65 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 35 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | X |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | |
Destek Dersleri | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini ileri düzey sistemlerde uygulama becerisinin kazandırılması. | |||||
2 | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmalarının yapılması. | |||||
3 | Tasarım ve diğer mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, teknikleri ve yetenekleri kullanabilme. | X | ||||
4 | Girişimcilik ve yenilikçilik açısından aktif araştırmacıların yetiştirilmesi. | |||||
5 | Araştırma sonuçlarını etkin bir şekilde raporlama ve sunma yeteneğinin kazandırılması. | |||||
6 | Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izleme ve bilgiye erişme performansının artırılması. | |||||
7 | Profesyonel iş yaşamı ve meslek etiği konularında sorumluluk sahibi olunması. | |||||
8 | Türkçe ve İngilizce olarak etkin iletişim kurma becerisinin artırılması. | |||||
9 | Proje yönetimi becerisinin artırılması. | |||||
10 | Disiplinlerarası alanlarda, ortak proje takımlarında başarıyla çalışma yeteneğinin kazandırılması. | X |
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Alan Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
Sunum/Seminer Hazırlama | |||
Projeler | |||
Raporlar | |||
Ödevler | 3 | 5 | 15 |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 125 |