DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Büyük Veri Analitiği | IT 560 | Bahar | 03+00+00 | Seçmeli | 3 | 7.5 |
| Akademik Birim: | Yönetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Yüksek Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | Mehmet Aydın & Zeki Erdem |
| Dersi Veren(ler): | Zeki Erdem |
| Dersin Amacı: | 1) Veri bilimi ve büyük veri analitiğinin detaylarını öğrenmek 2) Büyük Veri Analitiği için gerekli araçları, açık kaynak kodlu programları, veri depolama sistemlerini öğrenmek |
| Dersin İçeriği: | Büyük Veri tanımı, Hadoop, HDFS, Mapreduce, Spark and Strom, Sqoop, Pig and Hive. Tarihsel, gerçek-zaman yakın ve gerçek-zamanlı büyük Veri analtiği. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): | |
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Ders, ödevler, sınıf içi ara sınav ve final sınavı. |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 | ||
| 6 | ||
| 7 | ||
| 8 | ||
| 9 | ||
| 10 | ||
| 11 | ||
| 12 | ||
| 13 | ||
| 14 |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| - Apache Hadoop Online Documentation: http://hadoop.apache.org/docs/current/ - Apache Hbase: http://hbase.apache.org/ - Apache Hive: http://hive.apache.org/ - Apache Mahout - Scalable Machine Learning Library: http://mahout.apache.org/ - Some Time Series Data Collections: http://www-bcf.usc.edu/~liu32/data.htm - Mahout Testing Data: https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Collections - Collecting Online Data (Facebook Graph API and Twitter Stream API) Facebook Graph API, Twitter Stream API, Quandl: financial, economic and social datasets |
DİĞER KAYNAKLAR
| - |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Total: | 0 | 0 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Toplam İş Yükü (saat): | 0 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek