Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Büyük Ölçekli Veri Analizi YBS 611 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Bilişim sistemlerinin gelişimine paralel olarak üstel olarak artan farklı biçimdeki yüksek miktarda farklı özellikteki verileri yönetmek, analiz etmek ve yorumlamak önem arz etmektedir. Bu ders kapsamında uygulama temelli bir anlatım ile büyük veri analitiği hakkında temeller oturtulmaya çalışılacaktır.

Dersin İçeriği

Ders kapsamında büyük veri analitiği teorik altyapısı (kullanılan teknolojiler, analiz yöntemleri, görselleştirme teknikleri) anlatılacaktır. Ayrıca Büyük veri platformları hakkında bilgiler sunulurken ayrıca EXCEL 2013 ile büyük veri analitiği uygulamalarına değinilecektir.

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Büyük Veri kavramını anlamak Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası,
2 Büyük veri hazırlama ve ön-işleme süreçlerini kavramak Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma,
3 Veri analitiği kavramını anlamak ve büyük veri ile ilişkisini sorgulamak Anlatım, Beyin Fırtınası, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar,
4 Görsel Analitik kavramını anlamak ve Büyük Veri alanında kullanımını kavramak Anlatım, Eğitsel Oyun, Rol Oynama, Eğitsel Oyun, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem,
5 Büyük Verinin işletmelerdeki uygulama alanlarını incelemek Anlatım, Bireysel Çalışma, Gözlem,
6 EXCEL yardımıyla Büyük Veri uygulamaları gerçekleştirmek Anlatım, Bireysel Çalışma, Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Genel Giriş ve Değerlendirme
2 İş Zekası ve Karar Verme
3 İstatistik ve Analitiğe Giriş
4 Büyük Veri Kavramı
5 Teknolojik Altyapı
6 Teknolojik Altyapı
7 İş Analitiği Yöntemleri - Veri
8 İş Analitiği Yöntemleri - Metin
9 Ara Sınav
10 İş Analitiği Yöntemleri - Web
11 İş Analitiği Yöntemleri - Sosyal Medya
12 Görselleştirme
13 Siber Güvenlik
14 Genel Değerlendirme
Kaynaklar
Ders Notu

Sabis üzerinden paylaşılacak derse ait sunumlar

Ders Kaynakları

Erl, T., Khattak W., Buhler P. (2016). “Big Data Fundamentals_ Concepts, Drivers & Techniques”, Prentice Hall

DUNLOP, Neil. (2015) “Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013”, APRESS

Minelli, M., Chambers, M., Dhiraj, A.,(2013). “Big Data, Big Analytics”, Wiley

Schmarzo, B.,(2013). “Big Data Understanding How Data Powers Big Business”, Wiley

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Disiplinler arası detaylı literatür taraması gerçekleştirir X
2 Kaliteli bilimsel araştırma yapabilecek düzeyde, yeterli metodoloji bilgisine sahip olur X
3 Önde gelen kurumlarda danışman, eğitmen veya araştırmacı olarak çalışabilmek için gerekli altyapıya sahip X
4 Gerekli temel pedagojik formasyon bilgisine sahip olur X
5 :Bilişim ile alakalı güncel araştırmaları takip eder X
6 Güncel araştırmalardan elde ettiği bilgileri bilişim sistemleri yönetimine başarılı bir şekilde entegre eder X
7 Kaliteli akademik dergilerde ampirik çalışmalar yapar X
8 :Ulusal veya uluslararası projelerde yönetici veya araştırmacı olarak görev alır X
9 :İşletme problemlerine çözüm üretebilecek bilişim sistemlerini modeller ve tasarlar X
10 Geliştirilen bilişim sistemlerini efektif bir şekilde yönetir X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
1. Performans Görevi (Uygulama) 40
1. Ödev 20
Toplam 100
1. Final 40
1. Yıl İçinin Başarıya 60
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ara Sınav 1 10 10
Ödev 1 10 10
Performans Görevi (Uygulama) 1 20 20
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 140
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,6
Dersin AKTS Kredisi 6