Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Doktora (İngilizce) | |||||
| Doktora | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF: 8. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | ||||||
| Ders Kodu | CSE 617 | ||||||
| Ders Adı İngilizce | Big Data in Cloud Computing | ||||||
| Ders Adı Türkçe | Bulut Hesaplamalarda Büyük Veri | ||||||
| Öğretim Dili | EN | ||||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||||
| Dersin Düzeyi | İleri | ||||||
| Dönem | Güz | ||||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 201 saat | ||||||
| Ders Kredileri | 7.5 AKTS | ||||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||||
| Ön Koşul | Yok | ||||||
| Yan Koşul | Yok | ||||||
| Beklenen Ön Bilgi | Büyük veri; Bulut bilişim | ||||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Sadece Doktora Öğrencileri | ||||||
| Genel Eğitim Hedefi | Bulut bilişimin temelleri, ilgili teknolojileri ve bunların büyük veri altyapılarıyla entegrasyonu hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak ve büyük ölçekli veri uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bulut tabanlı çözümleri uygulamak, tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek. | ||||||
| Ders Açıklaması | Bulut Bilişimde Büyük Veri dersi, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerinin kesişimine odaklanmaktadır. Öğrenciler, sanal sunucular, SAAS, IAAS ve bulut tabanlı veritabanları gibi bulutla ilgili teknolojilere ve bunların büyük veri altyapılarıyla nasıl entegre edildiğine dair bilgi edineceklerdir. Ders, öğrencilere büyük ölçekli veri zorlukları için optimize edilmiş bulut çözümlerini tasarlama ve uygulama becerilerini kazandırmayı amaçlamaktadır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Bulut bilişimle ilgili temel kavramların, avantajların ve zorlukların derinlemesine anlaşıldığını göstermek 2) Sanal sunucular, SAAS, IAAS ve bulut tabanlı veritabanları gibi bulutla ilgili temel teknolojileri tanımlayın ve açıklayın, bunların operasyonlarını ve uygulama senaryolarını anlayın; 3) Ölçeklenebilirlik ve performans açısından optimize ederek Hadoop ve Spark gibi büyük veri altyapılarını bulut ortamında tasarlamak ve uygulamak 4) Büyük veri teknolojilerini bulut platformlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmek, veri bütünlüğünü ve verimli işlemeyi sağlamak için stratejiler tasarlamak ve uygulamak 5) Optimizasyona, maliyet etkinliğine ve performans ölçümlerine odaklanarak büyük veri uygulamalarının bulut ortamlarına dağıtımında en iyi uygulamaları uygulamak 6) Yenilikçi ve etkili bulut tabanlı çözümler önererek, büyük veri ve bulut bilişimle ilgili gerçek dünya sorunlarını eleştirel bir şekilde analiz etmek 7) Bulut ortamlarında büyük veri depolama, işleme ve analizin etik ve güvenlik sonuçlarını anlayın ve ele almak, veri gizliliğini ve ilgili düzenlemelere uygunluğu sağlamak |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme |
| Hazırlayan ve Tarih | , |
| Ders Koordinatörü | TUNA ÇAKAR |
| Dönem | Güz |
| Dersi Veren(ler) |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | Bulut Bilişime Giriş Bulut bilişime, geçmişe ve evrime genel bakış. |
| 2) | Bulut Hizmeti Modelleri: SAAS, PAAS ve IAAS Hizmet Olarak Yazılım (SAAS), Hizmet Olarak Platform (PAAS) ve Hizmet Olarak Altyapı (IAAS) konularını derinlemesine inceleyin. |
| 3) | Sanallaştırma ve Sanal Sunucular Sanallaştırma kavramı, yararları, türleri ve bulut ortamlarındaki rolü. |
| 4) | Bulut Tabanlı Ağlar ve Depolama Çözümleri Bulut ağına giriş, depolama sistemleri ve bunların bulut ortamlarındaki önemi. |
| 5) | Büyük Verinin Temelleri Büyük veri nedir? Özellikleri, zorlukları ve önemi. |
| 6) | Büyük Veri Altyapıları: Hadoop Ekosistemi Hadoop ekosistemini, bileşenlerini ve işlevlerini derinlemesine inceleyin. |
| 7) | Bulutta Spark ve Gerçek Zamanlı Veri İşleme Apache Spark'a giriş ve bulutta gerçek zamanlı veri işlemenin avantajları. |
| 8) | Büyük Veriyi Bulut Platformlarıyla Entegrasyon Büyük veri sistemlerini bulut platformlarıyla entegre etmeye yönelik yöntemler, araçlar ve stratejiler. |
| 9) | Bulutta Optimizasyon ve Performans Ayarlama Buluttaki büyük veri uygulamaları için performansı optimize etme teknikleri. |
| 10) | Bulut Tabanlı Büyük Veri Sistemlerinde Güvenlik ve Gizlilik Veri güvenliğini ve gizliliğini sağlamaya yönelik zorluklar, çözümler ve en iyi uygulamalar. |
| 11) | Bulut Ortamlarında Maliyet Yönetimi ve Ölçeklenebilirlik Bulut altyapılarında etkili maliyet yönetimi ve ölçeklenebilirlik için teknikler ve stratejiler. |
| 12) | Bulut Bilişim ve Büyük Veride Yükselen Trendler Geleceğe bir bakış: Bulut ve büyük veri teknolojilerinde sırada ne var? |
| 13) | Örnek Olay İncelemeleri: Bulutta Gerçek Dünya Büyük Veri Uygulamaları Başarılı büyük veri ve bulut entegrasyonunun gerçek dünyadaki örnekleri analiz ediliyor. |
| 14) | Kurs İncelemesi ve Gelecek Etkileri Tüm dersin özeti ve bulut ile büyük veri teknolojilerinin gelecekteki etkileri üzerine bir tartışma. |
| 15) | Proje/Sunum Dönemi |
| 16) | Proje/Sunum Dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Yok | ||||||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Sınıfta bilgisayarlarla ders anlatımı ve alıştırmalar. Öğrenciler tarafından sınıf içi alıştırmalar ve 3 proje gerçekleştirilecek | ||||||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Sınıf içi alıştırmalar, 2 Proje, 2 Ara sınav, Dönem projesi | ||||||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Programlama alıştırmaları | ||||||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Programlama için | ||||||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | ||||||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
||||||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
cakart@mef.edu.tr 02123953600 |
||||||||||||||||||
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 | 1 | 3 | 2 | 84 | ||
| Proje | 2 | 18 | 2 | 40 | |||
| Küçük Sınavlar | 3 | 4 | 1 | 15 | |||
| Ara Sınavlar | 2 | 15 | 2 | 34 | |||
| Rapor Teslimi | 1 | 25 | 3 | 28 | |||
| Toplam İş Yükü | 201 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 8.0 | ||||||
| AKTS | 7.5 | ||||||