Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Büyük Ölçekli Veri Analizi | YBS 611 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Bilişim sistemlerinin gelişimine paralel olarak üstel olarak artan farklı biçimdeki yüksek miktarda farklı özellikteki verileri yönetmek, analiz etmek ve yorumlamak önem arz etmektedir. Bu ders kapsamında uygulama temelli bir anlatım ile büyük veri analitiği hakkında temeller oturtulmaya çalışılacaktır. |
Dersin İçeriği | Ders kapsamında büyük veri analitiği teorik altyapısı (kullanılan teknolojiler, analiz yöntemleri, görselleştirme teknikleri) anlatılacaktır. Ayrıca Büyük veri platformları hakkında bilgiler sunulurken ayrıca EXCEL 2013 ile büyük veri analitiği uygulamalarına değinilecektir. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Büyük Veri kavramını anlamak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
2 | Büyük veri hazırlama ve ön-işleme süreçlerini kavramak | Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, | |
3 | Veri analitiği kavramını anlamak ve büyük veri ile ilişkisini sorgulamak | Anlatım, Beyin Fırtınası, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar, | |
4 | Görsel Analitik kavramını anlamak ve Büyük Veri alanında kullanımını kavramak | Anlatım, Eğitsel Oyun, Rol Oynama, Eğitsel Oyun, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
5 | Büyük Verinin işletmelerdeki uygulama alanlarını incelemek | Anlatım, Bireysel Çalışma, Gözlem, | |
6 | EXCEL yardımıyla Büyük Veri uygulamaları gerçekleştirmek | Anlatım, Bireysel Çalışma, Gözlem, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Genel Giriş ve Değerlendirme | |
2 | İş Zekası ve Karar Verme | |
3 | İstatistik ve Analitiğe Giriş | |
4 | Büyük Veri Kavramı | |
5 | Teknolojik Altyapı | |
6 | Teknolojik Altyapı | |
7 | İş Analitiği Yöntemleri - Veri | |
8 | İş Analitiği Yöntemleri - Metin | |
9 | Ara Sınav | |
10 | İş Analitiği Yöntemleri - Web | |
11 | İş Analitiği Yöntemleri - Sosyal Medya | |
12 | Görselleştirme | |
13 | Siber Güvenlik | |
14 | Genel Değerlendirme |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | Sabis üzerinden paylaşılacak derse ait sunumlar |
Ders Kaynakları | Erl, T., Khattak W., Buhler P. (2016). “Big Data Fundamentals_ Concepts, Drivers & Techniques”, Prentice Hall DUNLOP, Neil. (2015) “Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013”, APRESS Minelli, M., Chambers, M., Dhiraj, A.,(2013). “Big Data, Big Analytics”, Wiley Schmarzo, B.,(2013). “Big Data Understanding How Data Powers Big Business”, Wiley |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Disiplinler arası detaylı literatür taraması gerçekleştirir | X | |||||
2 | Kaliteli bilimsel araştırma yapabilecek düzeyde, yeterli metodoloji bilgisine sahip olur | X | |||||
3 | Önde gelen kurumlarda danışman, eğitmen veya araştırmacı olarak çalışabilmek için gerekli altyapıya sahip | X | |||||
4 | Gerekli temel pedagojik formasyon bilgisine sahip olur | X | |||||
5 | :Bilişim ile alakalı güncel araştırmaları takip eder | X | |||||
6 | Güncel araştırmalardan elde ettiği bilgileri bilişim sistemleri yönetimine başarılı bir şekilde entegre eder | X | |||||
7 | Kaliteli akademik dergilerde ampirik çalışmalar yapar | X | |||||
8 | :Ulusal veya uluslararası projelerde yönetici veya araştırmacı olarak görev alır | X | |||||
9 | :İşletme problemlerine çözüm üretebilecek bilişim sistemlerini modeller ve tasarlar | X | |||||
10 | Geliştirilen bilişim sistemlerini efektif bir şekilde yönetir | X |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 40 |
1. Performans Görevi (Uygulama) | 40 |
1. Ödev | 20 |
Toplam | 100 |
1. Final | 40 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
Ödev | 1 | 10 | 10 |
Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 20 | 20 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 140 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,6 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |