| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Büyük Veri Teknolojileri (Sektör Dersi-Havelsan) | MTA 101 | 0 | 2 + 0 | 2 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi BURCU ÇARKLI YAVUZ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi BURCU ÇARKLI YAVUZ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Temel Öğretim |
| Dersin Amacı | Büyük Veri ekosistemini tanımak ve farklı disiplinlerdeki mimarilerin çalışma prensiplerini kavramak |
| Dersin İçeriği | 1- Programlama dillerinin derleme süreci 2- Sintaks ve semantik (yazım kuralları ve anlamları) 3- Gramer ve ayrıştırma işlemi 4- İsimler, bağlama ve değişkenlerin kapsama alanı 5- Veri tipleri ve programlama dilinin kullandığı meta veri yapısı |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri alanında öğrencilerin ekosistem içinde yer alan açık kaynak kodlu yazılımlarla kurulum,yönetim ve geliştirme faaliyetlerini gerçekleştirmesi |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Big Data Temelleri Big Data Nedir? Data Science Nedir? | |
| 2 | Big Data Teknolojisinin Kullanım alanları Hadoop Mimarisi Hadoop ve Hadoop Ekosistemi Nedir? | |
| 3 | HDFS Mimarisi 1 - Datanode ve NameNode Kavramları HDFS Mimarisi 2- Replication ve Okuma Yazma İşlemleri | |
| 4 | Hadoop Kurulumu 1 | |
| 5 | Hadoop Kurulumu 2 | |
| 6 | MapReduce Mimarisi Apache YARN Mimarisi HDFS Komutları ve Yönetimsel İşlemler 1 HDFS Komutları ve Yönetimsel İşlemler 2 | |
| 7 | Big Data ile Sorgulama İşlemleri Apache Hive Nedir Apache Hive Kurulumu | |
| 8 | Hive Yönetimsel İşlemler Hive Yönetimsel İşlemler 2 SQL Komutları 1 SQL Komutları 2 | |
| 9 | Apache Hive Örnek Senaryolar Big Data ile Veri Aktarım İşlemleri | |
| 10 | Apache Sqoop Nedir Apache Sqoop Kurulum | |
| 11 | Apache Sqoop ile Hive'e Veri Aktarımı | |
| 12 | Apache Nifi Kurulum ve HDFS'e Veri Aktarımı | |
| 13 | Apache Nifi ile Twitter'dan veri çekmek | |
| 14 | Apache Kafka |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Özgür Umut VURGUN, Büyük Veri Mimarisi ve Teknolojileri |
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı |
|---|---|
| 1 | Büyük veri alanında öğrencilerin ekosistem içinde yer alan açık kaynak kodlu yazılımlarla kurulum,yönetim ve geliştirme faaliyetlerini gerçekleştirmesi |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 60 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Final | 1 | 40 | 40 |
| Toplam İş Yükü | 126 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,04 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||