|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Doktora
|
|
Bölümü / Programı
|
Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu ders, öğrencilere büyük veri ekosistemini, veri mimarilerini, veri işleme tekniklerini ve büyük veri analitiğinin yöntemlerini ileri düzeyde öğretmeyi amaçlar. Öğrencilerin yüksek hacimli, yüksek hızlı ve çeşitli veri kaynaklarını yönetebilmesi; veri saklama, işleme, temizleme ve analiz süreçlerini etkili biçimde uygulayabilmesi hedeflenir. Bunun yanında ders, büyük veri araçlarını (Hadoop, Spark vb.), analitik modelleri ve veri temelli karar verme yaklaşımlarını uygulamalı şekilde öğretmeyi; iş dünyasında ve akademide kullanılan veri analitiği stratejilerini değerlendirebilecek yetkinlik kazandırmayı amaçlar.
|
|
Dersin İçeriği
|
Ders kapsamında büyük veri kavramı, veri türleri, büyük veri mimarileri, dağıtık dosya sistemleri, veri ambarları ve veri gölleri, Hadoop ekosistemi, MapReduce mantığı, Spark temelli işleme yapıları, veri bütünlüğü ve veri kalitesi yönetimi ele alınır. Ayrıca büyük veri analitiğinde kullanılan istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi yaklaşımları, veri görselleştirme teknikleri ve bulut tabanlı veri çözümleri incelenir. Gerçek veri setleri üzerinden uygulamalar, proje tabanlı çalışmalar ve vaka analizleri dersin önemli bileşenleridir.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Dr. Öğr. Üyesi Emin Sertaç ARI https://akbis.osmaniye.edu.tr/@sertacari sertacari@osmaniye.edu.tr
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
Yahoo! Hadoop Tutorial
|
|
Ders Notları
|
White, T. (2012). Hadoop : the definitive guide. Beijing: O'Reilly.
|
|