DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Büyük Veri NM 320 Bahar 03+00+00 Zorunlu 3 6
Akademik Birim: Yeni Medya Bölümü
Öğrenim Türü: Örgün eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Levent SOYSAL
Dersin Amacı: Bu dersi alan öğrencilerin:

 Büyük veriye dair bir anlayış geliştirmeleri ve büyük verinin iş

hayatına ve kültürüne olan etkilerini anlamaları

Beklenmektedir.
Dersin İçeriği: Bu ders öğrencileri büyük very kavramı ile tanıştıracaktır. Girişimci olarak

veya bir yeni medya kurumunda çalışmak isteyen öğrencilerin, günümüzde

büyük verinin önemini ve analiz yöntemlerini anlamaları gerekmektedir.

Ders boyunca büyük verinin ortaya çıkışı, yapısı ve sonuçları tartışılacaktır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Büyük veri kavramına dair bir anlayış geliştirmek
  • 2- Veri bazlı analitik düşünme becerileri geliştirmek
  • 3- Büyük veri araç ve tekniklerini kullanmayı öğrenmek
  • 4- Büyük verinin iş stratejisi geliştirirken nasıl kullanılabileceğini öğrenmek
  • 5- Büyük verinin iş hayatına olan etkilerini anlayabilmek
  • 6- Büyük verinin karanlık taraflarıyla ilgili bilgi sahibi olmak
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Sunumlar, dönem ödevi, interaktif tartışmalar


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Derse giriş Yok
2 Büyük verinin tanımı Dersin okumaları
3 Veri madenciliği ve analitik düşünme Dersin okumaları
4 Veriden büyük veriye geçiş Dersin okumaları
5 Büyük verinin iş hayatındaki önemi Dersin okumaları
6 Büyük veri araçları ve teknikleri Dersin okumaları
7 Büyük veri stratejisi geliştirmek Dersin okumaları
8 Büyük veriyi iş planınıza sokmak Dersin okumaları
9 Ara sınav Sınava hazırlık
10 Girişimcilik için büyük veri Dersin okumaları
11 Büyük veri ekonomisi Dersin okumaları
12 Büyük veri kültürü Dersin okumaları
13 Büyük verinin karanlık yüzü Dersin okumaları
14 Büyük veri 1.0’dan büyük veri 2.0’a Dersin okumaları


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

* Provost, F. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking,

O’Reilly Media Publishing 2013.

* Dumbill E., Planning for Big Data, 2012.

* Barlow, m. The Culture of Big Data, O’Reilly, 2013


DİĞER KAYNAKLAR

Videolar, ders notları, ilgili websiteleri


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 1 10
Laboratuvar - -
Uygulama - -
Arazi Çalışması - -
Proje 1 20
Ödev 3 30
Sunum/Jüri - -
Derse Özgü Staj - -
Diğer Uygulamalar (seminer, stüdyo kritiği, workshop vb.) - -
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) - -
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar - -
Final Sınavı 1 40
Total: 6 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Laboratuvar000
Uygulama000
Arazi Çalışması000
Proje13838
Ödev31030
Sunum/Jüriye Hazırlık000
Derse Özgü Staj000
Diğer Uygulamalara Hazırlık000
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler000
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar000
Final Sınavı14040
Toplam İş Yükü (saat):150


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8
OC1 2 3 2 3 3 2   3
OC2 3 3 3 3 2 2   3
OC3 2 2 2 2 2 3 2 3
OC4 2 2 3 3 3 2 2 3
OC5 2 2 3 3 3 2 2 3
OC6 2 2 2 3 2 3 3 3