BÜYÜK VERİ YÖNETİMİ VE ANALİZİ

Ders Açıklaması

Bu ders, “Büyük Veri” ve “Büyük Veri”yi yönetmek ve işlemek için makine öğrenimi yaklaşımlarınının kapsamlı bir tanımını sunmaktadır. Veri depolama ve hesaplama gücünün gün geçtikçe önemli ölçülede daha ucuz ve daha hızlı olmaya başlaması ile birlikte büyük veri kümeleri artan bir şekilde ortaya çıkmakta ve büyük veriyi işlemek üzere makine öğrenimi yaklaşımlarına olan gereksinim daha fazla önem kazanmaktadır. Bu derste, büyük veri toplama ve işleme yöntemleri, (özellikle yapay sinir ağları olmak üzere) denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi yöntemleri, metin veri analizi ve bulut bilgi işleme yöntemleri ele alınmaktadır. Bu dersi tamamlayan öğrenciler internet ortamından büyük veri kümeleini toplama ve bu verileri denetimli veya denetimsiz yapay sinir ağlarını kullanarak işleme kabiliyetini kazanacaklardır.

BÜYÜK VERİ YÖNETİMİ VE ANALİZİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Office 2013 Türkçe, Bayram Yıldız, 1.Baskı, ISBN:9786055201203
2. 02 Adım Adım Microsoft Office Professional 2010, Curtis Frye, Joyce Cox, Joan Lambert, ISBN:9789755096971

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Yönetim Bilişim Sistemlerindeki temel kavramlar ve teorik çerçeveler hakkında ileri düzeyde bilgi gösterebilir ve bunları alandaki güncel gelişmeleri yansıtan yenilikçi modeller geliştirmek için uygulayabilir.
2. Gelişmiş YBS bilgisini uygulayarak ve birden fazla teorik bakış açısını sentezleyerek karmaşık organizasyonel sorunları analiz edebilir ve entegre bilişim sistemleri çözümleri tasarlayabilir.
3. Gerçek dünya bağlamlarında organizasyonel verilerin etkili bir şekilde depolanmasını, alınmasını ve kullanılmasını sağlayan veritabanı sistemleri ve veri odaklı uygulamalar geliştirebilir ve yönetebilir.
4. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmak ve stratejik, veri odaklı karar almayı desteklemek için veri analitiği, iş zekası araçları ve veri görselleştirme tekniklerini kullanabilir.
5. Dijital dönüşümü yönlendirmek, organizasyonel performansı artırmak ve orijinal araştırma soruları formüle etmek için Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti ve Block-Zinciri gibi ortaya çıkan teknolojileri değerlendirebilir ve uygulayabilir.
6. Uygun metodolojileri kullanarak bağımsız ve işbirlikçi araştırmalar yürütebilir ve bulguları çeşitli kitlelere uygun akademik yazılar ve sunumlar aracılığıyla etkili bir şekilde iletebilir.
7. Bilimsel ve profesyonel standartlara bağlı kalarak, bilişim teknolojilerinin araştırılması, geliştirilmesi ve kullanımında etik, yasal ve toplumsal etkileri belirleyebilir ve ele alabilir.
8. Çok disiplinli takımlarda etkili bir şekilde iş birliği yapabilir ve karmaşık teknoloji odaklı zorlukları ele almada liderlik gösterebilir.
9. Kurumsal ortamlarda BT projelerini planlamak, yürütmek ve izlemek için proje yönetimi metodolojilerini ve araçlarını uygulayabilir.
10. Yenilikçiliği ve sürdürülebilir büyümeyi destekleyen, kurumsal hedefler ve stratejilerle uyumlu bilişim sistemleri geliştirebilir ve entegre edebilir.
11. Gereksinim toplama, modelleme, prototipleme ve ERP, CRM ve SCM gibi kurumsal sistem mimarilerini değerlendirme dahil olmak üzere kapsamlı sistem analizi ve tasarımı gerçekleştirebilir.
12. Siber güvenlikte uygun ilkeleri, teknolojileri ve en iyi uygulamaları uygulayarak kurumsal bilgi güvenliği risklerini değerlendirebilir ve azaltabilir.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.