BÜYÜK VERİ ANALİZİ
- Ders
- DASC567 - BÜYÜK VERİ ANALİZİ
- Bölüm
- Veri Bilimi - İngilizce - Yüksek Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 8
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Bu derste öğrenciler, metin, resim, video, ses ve diğer veri türlerinden oluşan ve terabaytlarca ve petabaytlarca depolama alanını kaplayabilen büyük verileri analiz etmek için etkili ve verimli hesaplama araçları ve tekniklerinin nasıl oluşturulacağını öğrenirler. Dersin amacı, büyük veri çıkarma, entegrasyon, indeksleme, arama ve işleme için analitik teknikleri kapsamaktadır. Ders, büyük verilere genel bir bakışla başlar ve büyük veriler ile ilgili teknolojik, kavramsal ve etik sorunları analiz etmenin ne anlama geldiğini inceler. Hadoop gibi büyük veri işleme araçları tanıtılır ve yapay sinir ağları gibi makine öğrenimi yaklaşımları araştırılır. Bu dersi tamamlayan öğrenciler, büyük veri analitik araçları ve teknikleri hakkında geniş bir bilgiye sahip olacaklardır.
BÜYÜK VERİ ANALİZİ
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Üniversitede kullanılan yazılımların tanımı: Webmail, SIS, Moodle |
| Hafta 2 | MS Word'e Giriş ,Yeni belge açma, var olan belgeyi açma, yazım denetleme, metin işlemleri, belgeyi kaydetme |
| Hafta 3 | Metin biçimleme, paragraf ve satır biçimleme, biçim kopyalama, sayfa biçimleme |
| Hafta 4 | Köprü ekleme, altbilgi ekleme, üstbilgi ekleme, sayfa numarası ekleme |
| Hafta 5 | Tablo işlemleri, grafik verilerini değiştirmek |
| Hafta 6 | Grafiğin renklerini değiştirmek, grafiğin türünü değiştirmek |
| Hafta 7 | Çizim araçları |
| Hafta 8 | Tekrar |
| Hafta 9 | Ara Sınav(lar) 11-20 kasım 2019 |
| Hafta 10 | Sayfa düzeni ve yazdırma işlemleri |
| Hafta 11 | MS PowerPoint'e giriş, sunu oluşturmak, slaytlarla çalışmak |
| Hafta 12 | Slaytlara resim, içerik ve grafik |
| Hafta 13 | Ses dosyası, video ve animasyon ekleme |
| Hafta 14 | Özel Animasyon |
| Hafta 15 | Tekrar |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Office 2013 Türkçe, Bayram Yıldız, 1.Baskı, ISBN:9786055201203
- 02 Adım Adım Microsoft Office Professional 2010, Curtis Frye, Joyce Cox, Joan Lambert, ISBN:9789755096971
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
- Veri bilimi alanındaki güncel durumu değerlendirmek ve anlamak amacıyla teoriler, çerçeveler ve modeller hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak.
- Literatürü incelemek ve veri bilimi teorileri ile metodolojilerini yeni araştırmalarda ve deneylerde uygulamak.
- Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri setlerini analiz etmek.
- Veri yönetimi, analiz ve problem çözümü için istatistiksel ve bilişim yazılım sistemleri tasarlamak, geliştirmek ve test etmek.
- Farklı veri türleri ve analitik görevler için etkili görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek, ayrıca görselleştirme ve görsel analiz konularında teorik ve uygulamalı konular üzerine bağımsız araştırmalar yürütmek
- İletişim, problem çözme, araştırma veya proje faaliyetlerinde yüksek düzeyde yetkinlik kazanmak ve çok disiplinli bir ekipte ortak bir hedefe ulaşmak için bir ekip üyesi ya da lider olarak etkin biçimde çalışmak.
- Büyük veri kümelerinin yönetimiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için paralel yöntemler, bulut bilişim ve ilişkisel olmayan (NoSQL) veri depolama ve erişim çözümleri geliştirmek ve uygulamak.
- Veri, bilgi ve iletişimin disiplinlerarası doğasını anlamak ve veri toplama ile analizine yönelik önde gelen araştırma yöntemlerini değerlendirme yeteneği kazanmak.
- Verinin kullanımıyla ilgili etik sorunları derinlemesine anlamak ve gerçek dünya veri uygulamalarında etik kararlar alabilmek.
- Geniş bir alan yelpazesinden bilgiyi analiz etme, sentezleme ve değerlendirme yeteneğini göstermek ve yaşam boyu kendi kendine öğrenme yetisine sahip olmak.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.