Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Mekatronik ve Robotik Mühendisliği (İngilizce) (Tezli) | |||||
| Yüksek Lisans | Programın Süresi: 2 | Kredi Sayısı: 120 | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF: 7. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | ||||
| Ders Kodu | ITC 543 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Applications in Big Data Management | ||||
| Ders Adı Türkçe | Büyük Veri Analizi Uygulamaları | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | Orta | ||||
| Dönem | Bahar | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| 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 | Yok | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Sadece Yüksek Lisans Öğrencileri | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | Veri ambarı ve büyük veri sistemlerinin temel tasarımını öğrenmek. | ||||
| Ders Açıklaması | Bu dersin amacı öğrencilere büyük veriyi kullanarak nasıl öngörü elde edeceklerini anlamalarını sağlamaktır. Sorgulama, veri ambarı tasarımı, şemaları anlama, raporlama katmanı ve veri görselleştirme ve büyük veri ekosistemi tamamlanacak ve uçtan uca çözümle ilgili bilgiler aktarılacaktır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) OLTP Sistemlerini tasarlamak ve sorgulamak 2) OLAP Sistemlerini tasarlamak ve sorgulamak 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 | Bahar |
| Dersi Veren(ler) | Prof. Dr. İLKER BEKMEZCİ |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | Büyük Veriye Giriş |
| 2) | İstatistik ve Keşif Amaçlı Veri Analizi |
| 3) | İş Zekası: OLAP, Veri Ambarı ve Sütun Deposu |
| 4) | Veri Madenciliğine Giriş |
| 5) | Denetimsiz Yöntemler |
| 6) | Denetimli Yöntemler |
| 7) | WEKA Aracına Giriş |
| 8) | Weka için veri setinin hazırlanması |
| 9) | Makine Öğrenimi: Kümeleme (Denetimsiz Öğrenme) |
| 10) | Makine Öğrenimi: Sınıflandırma (Denetimli Öğrenme) |
| 11) | Makine Öğrenimi ve Harita Azaltma |
| 12) | Grafik Algoritmaları ve MapReduce |
| 13) | Final Proje Sunumları |
| 14) | Final Proje Sunumları |
| 15) | Proje/Sunum Dönemi |
| 16) | Proje/Sunum Dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | 1. Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, 4th edition, ISBN 978-0-13-463328-2, by Ramesh Sharda, Dursun Delen, and Efraim Turban, Pearson Education,2018 2. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 4th Edition, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal | |||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Flipped sınıf. Öğrenciler ödevler için bireysel olarak çalışıcaklardır. | |||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Ödevler, Sınavlar ve Proje | |||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Yok | |||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Gerekli | |||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | |||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
|
|||||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 1.5 | 49 | |||
| Laboratuvar | 14 | 2 | 1.5 | 49 | |||
| Ödevler | 9 | 2 | 1 | 27 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 | 30 | ||||
| Final | 1 | 30 | 3 | 33 | |||
| Toplam İş Yükü | 188 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 7.5 | ||||||
| AKTS | 7.5 | ||||||