BÜYÜK VERİ KAVRAM VE UYGULAMALARI

Ders Açıklaması

Bu ders, insan yaşamının birçok yönünün dijitalleşmesi ve sosyal medya platformlarının giderek büyümesiyle giderek daha erişilebilir hale gelen büyük verileri incelemeyi amaçlar. Ders, büyük veri hakkında geniş bir anlayış ve büyük veri manipülasyonunun farklı yaklaşımlarını sunar. Öğrenciler, metin, video, ses, fotoğraf ve daha fazlası gibi çeşitli biçimlerde depolanabilen büyük verilerin terabaytlarca ve petabaytlarca depolama alanını nasıl işgal edebileceğini keşfedecekler. Bu derste Hadoop yazılımı, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) ve MapReduce tekniğinin yanı sıra denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi yaklaşımları tanıtılmakta ve yapay sinir ağları kapsamlı bir şekilde incelenecektir. Dersi tamamlayan öğrencilerin farklı yöntem ve araçlar kullanarak internetten büyük veri kümelerini toplayabilmeleri ve işleyebilmeleri beklenmektedir.

BÜYÜK VERİ KAVRAM VE UYGULAMALARI

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Kamal, R., & Saxena, P. (2019). Big Data Analytics: Introduction to Hadoop, Spark, and Machine Learning (1st ed.). McGraw-Hill Education.

Ders Çıktıları

1. L01 Büyük verinin temel kavramlarını, özelliklerini ve gerçek yaşam bağlamlarındaki zorluklarını açıklar. SOLO 4
2. L02 Hadoop, HDFS, HBase, MapReduce ve YARN dahil olmak üzere büyük veri ekosistemi bileşenlerinin mimarisini ve işlevlerini açıklar. SOLO 3
3. L03 Büyük ölçekli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümelerini depolamak, yönetmek ve işlemek için dağıtık hesaplama yöntemlerini uygular. SOLO 3.5
4. L04 Spark ve ilgili büyük veri araçlarını kullanarak veri işleme ve analiz görevlerini uygular. SOLO 4
5. L05 Büyük veri problemlerini analiz eder ve sınıflandırma, regresyon ve gözetimsiz öğrenme teknikleri dahil uygun makine öğrenmesi yaklaşımlarını seçer. SOLO 3.5
6. L06 Farklı büyük veri teknolojilerinin iş ve gerçek yaşam uygulamaları için uygunluğunu ve ölçeklenebilirliğini değerlendirir. SOLO 5
7. L07 Analitik sonuçları teknik ve teknik olmayan hedef kitleler için etkili biçimde görselleştirir. SOLO 5
8. L08 Etik, gizlilik, güvenlik ve veri sahipliği konularını dikkate alarak büyük veri kümelerini toplar, işler, yorumlar ve veriye dayalı bir çözüm geliştirir. SOLO 5

Program Çıktıları

1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3. 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.
4. 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.
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7. 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.
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi , iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Pç-Dç Matrisi