DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Büyük Veri ve Veri Yönetişimi | MIS 605 | Güz | 03+00+00 | Seçmeli | 3 | 7.5 |
| Akademik Birim: | önetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Doktora |
| Dersin Koordinatörü: | Mehmet Aydın |
| Dersin Amacı: | Bu dersi başarıyla tamamladıktan sonra, öğrenciler büyük veri ve veri yönetimi teori ve pratiğinde aşağıdaki yetenek ve becerilere sahip olacaklardır. Teori: - Büyük veri ve veri yönetişimi için teorik temelleri MIS perspektifinden çerçeveleme becerisi - Büyük veri iletişim, çerçeve, yaklaşım, büyük veri ve veri yönetişimi araçları tanımlamak için bir yetenek - Büyük veriler için temel teknolojiler, veri değerlendirme, süreç, yönetmelikler (GDPR) ile veri yönetimi ile ilgili özel konular hakkında bilgi Uygulama: - Büyük veri ve veri yönetimi için özel bir araştırma konusu üzerinde çalışmanın pratik deneyimleri ve araştırma becerileri - R, Gephi dahil ağ bilimi için bir araç seti ile deneyim |
| Dersin İçeriği: | Büyük veri özellikleri, çerçeveler. Büyük verinin iş, operasyonel ve teknik özellikleri, Açık Büyük Veri, Mimari, Standardizasyon ve Veri Entegrasyonu, Hizmet, Bulut Veri Yönetimi, Kurumsal Veri ve Bulut Etkileşimi, Veri Yönetişimi, Veri Kalitesi ve Değerlendirilmesi, Yasal Konular, Haklar Veri Taşınabilirliği, ortaya çıkan büyük veri uygulamaları ve bulutun big veri açısından geleceği. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): | |
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Sınıf dersleri, ödev, arasınav, final, sınıf-içi aktiviteler, vakalar, akademik makaleler |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Ön Hazırlık Çalışmaları ve Diğer Güncel Makalel |
DİĞER KAYNAKLAR
| Vakalar, akademik makaleler |
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