| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü |
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü |
| Ders Kodu |
ITC 505 |
| Ders Adı İngilizce |
Big Data Analytics and Management |
| Ders Adı Türkçe |
Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi |
| Öğretim Dili |
EN |
| Ders Türü |
Alıştırma,Ters-Yüz Öğrenme,Ders |
| Dersin Düzeyi |
Orta |
| Dönem |
Güz |
| Haftalık İletişim Saatleri |
| Ders: 3 |
Okuma: |
Laboratuvar : |
Diğer: |
|
| Tahmini Öğrenci İş Yükü |
Dönem boyunca 188 saat |
| Ders Kredileri |
7.5 AKTS |
| Değerlendirme |
Standart Harf Notu
|
| Ön Koşul |
Yok |
| Yan Koşul |
Yok |
| Beklenen Ön Bilgi |
RDBMS sistemlerinde sorgulama |
| Kayıt Kısıtlamaları |
Sadece Yüksek Lisans Öğrencileri |
| Genel Eğitim Hedefi |
İlişkisel veri tabanı ve büyük veri sistemlerinin temel tasarımının öğrenilmesi.
|
| Ders Açıklaması |
Bu ders büyük veri analizine giriş olarak tasarlanmıştır. Günümüzde gittikçe önem kazanan ve aynı zamanda bir problem olarak karşımıza çıkan büyük veri yapılarının tasarlanması ve üzerinde çalışılması hedeflenmektedir. Derse bir kaç soru ile başlayacağız. Gerçek dünyanın veri dünyasındaki problemleri nelerdir ve bu problemler için hangi teknolojiler mevcuttur. Hangi problemde hangi teknolojileri ve muadillerini kullanmalıyız. Veritabanı ve büyük veri ekosistemindeki ürünlerin tasarlanması ve sorgulanması için gerekli programlama dillerinin öğrenilmesi ve ürünlerin kurulumlarının gerçekleştirilerek üzerinde gerçek dünya ile ilgili problemlerin çözümlerinin sunulması. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) OLTP Sistemlerini, bazı NoSQL Ürünlerini ve Hadoop ürünlerini tasarlamak ve sorgulamak
2) Sorunlarla ilgili doğru ürünleri seçmek (diğer ürünleri karşılaştırmak)
3) Modern veri ambarı mimarisini tasarlamak
4) Gerçek dünya sorunları ve veri sistemleri üzerinde uygulamak
|
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları |
1 |
2 |
3 |
4 |
| 1) |
|
|
|
|
| 2) |
|
|
|
|
| 3) |
|
|
|
|
| 4) |
|
|
|
|
| 5) |
|
|
|
|
| 6) |
|
|
|
|
| 7) |
|
|
|
|
| 8) |
|
|
|
|
| 9) |
|
|
|
|
| 10) |
|
|
|
|
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok |
S Destekleyici |
H Çok İlgili |
| |
|
|
| |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler |
Düzey |
Değerlendirme |
| 1) |
|
N |
|
| 2) |
|
N |
|
| 3) |
|
N |
|
| 4) |
|
N |
|
| 5) |
|
N |
|
| 6) |
|
N |
|
| 7) |
|
N |
|
| 8) |
|
N |
|
| 9) |
|
N |
|
| 10) |
|
N |
|
| Hazırlayan ve Tarih |
, |
| Ders Koordinatörü |
İLKER BEKMEZCİ |
| Dönem |
Güz |
| Dersi Veren(ler) |
*STAFF* *STAFF* |
Ders İçeriği
| Hafta |
Konu |
| 1) |
1. Verilerin Geçmişi
2. Büyük Verinin Sağlayıcıları
|
| 2) |
Veri Depolama ve İş Zekası İçgörüleri
|
| 3) |
OLTP Sistemlerinde Tasarlama ve Sorgulama |
| 4) |
ETL Katmanını Tasarlama
|
| 5) |
Hadoop'ta SQL
|
| 6) |
Gerçek Zamanlı Analiz |
| 7) |
Yapılandırılmamış Verilerle Çalışmak |
| 8) |
Devasa Paralel İşleme Ürünleri |
| 9) |
Devasa Paralel İşleme Ürünleri |
| 10) |
Veri goruntuleme |
| 11) |
Gelişmiş Analitik |
| 12) |
Gelişmiş Analitik
|
| 13) |
Büyük Veri Gölü Analitiği |
| 14) |
Büyük Veri Gölü Analitiği |
| 15) |
Proje/Sunum Dönemi |
| 16) |
Proje/Sunum Dönemi |
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu