Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Büyük Veriye Giriş BSM 461 7 3 + 0 3 5
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Seçmeli
Course Coordinator Arş.Gör.Dr. KEVSER OVAZ AKPINAR
Course Lecturers Arş.Gör.Dr. KEVSER OVAZ AKPINAR,
Course Assistants
Course Category
Course Objective
Büyük veri kavramı, görselleştirme ve analiz yöntemleri aktarılacaktır. Büyük
veride sıklıkla uygulanan araçların kullanımı anlatılacaktır. Ayrıca büyük veri
uygulamalarının geliştirilmesi için gerekli altyapılar ve Python’a giriş yapılacaktır.
Course Content

Veri bilimindeki temel kavramlar, büyük veri analizi, görselleştirmesi, kullanılan araçlar ve uygulamalarının aktarılması

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Büyük veri altyapı sistemlerini öğrenmek Anlatım, Soru-Cevap, Sınav , Proje / Tasarım,
2 Programlama ile model geliştirmeyi kavramak Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
3 Büyük veri analizi ve temel kavramları öğrenmek Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
4 Verinin grafiksel temsili hakkında bilgi sahibi olma Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , Proje / Tasarım, Performans Görevi,
5 Arama motorları ve öneri sistemleri oluşturmada temel yöntemleri kavramak Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , Proje / Tasarım, Performans Görevi,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Büyük veriye giriş, temel bilgilendirme
2 Python’a giriş
3 R dili
4 Veri analizi ve görselleştirme
5 Hadoop Sistemleri
6 Striim, Cloudera
7 Makine öğrenmesi: doğrusal regresyon, sınıflandırma, kümeleme
8 Apache Spark, Hive, Cassandra
9 Spark ile No Sql, Kafka sistemi, RabbitMQ
10 Spark ML kütüphanesi uygulamaları
11 PageRank, arama sistemleri
12 Tensor Flow, VoltDB, Data Flow ile analiz
13 Endüstriyel kontrol sistemlerinde büyük veri
14 Proje sunumu
Resources
Course Notes
Course Resources
Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
4 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ara Sınav 40
1. Ödev 40
1. Kısa Sınav 10
2. Kısa Sınav 10
Total 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ara Sınav 1 10 10
Ödev 1 18 18
Final 1 15 15
Total Workload 127
Total Workload / 25 (Hours) 5.08
dersAKTSKredisi 5