| 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, Tartışma, | Sınav , Sözlü Sınav, |
| 2 | Büyük veri hazırlama ve ön-işleme süreçlerini kavramak | Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, | Sınav , Ödev, Performans Görevi, |
| 3 | Veri analitiği kavramını anlamak ve büyük veri ile ilişkisini sorgulamak | Anlatım, Tartışma, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav , Sözlü Sınav, Proje / Tasarım, |
| 4 | Görsel Analitik kavramını anlamak ve Büyük Veri alanında kullanımını kavramak | Anlatım, Benzetim, Örnek Olay, Deney / Laboratuvar, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Ödev, Proje / Tasarım, Performans Görevi, |
| 5 | Büyük Verinin işletmelerdeki uygulama alanlarını incelemek | Anlatım, Gösteri, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav , Proje / Tasarım, |
| 6 | EXCEL yardımıyla Büyük Veri uygulamaları gerçekleştirmek | Anlatım, Gösteri, Proje Temelli Öğrenme , | Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Büyük Veri Analitiğine Giriş | |
| 2 | Büyük Veri Kavramı | |
| 3 | Veri Ön İşleme Süreçleri | |
| 4 | Büyü Veri Analitiği Teknolojileri | |
| 5 | Büyük Veri Analitiği Analiz Yöntemleri I | |
| 6 | Büyük Veri Analitiği Analiz Yöntemleri II | |
| 7 | Büyük Veri Analitiği İşletme Uygulamaları I (Ekonomi, Üretim ve Tedarik) | |
| 8 | Büyük Veri Analitiği İşletme Uygulamaları II (Sağlık ve Eğitim) | |
| 9 | Büyük Veri Analitiği İşletme Uygulamaları III (Sosyal Medya) | |
| 10 | Büyük Veri Analitiğinde Veri Görselleştirme Araçları | |
| 11 | EXCEL ile Büyük Veri Analitiği I (Pivot Table ve PowerPivot) | |
| 12 | EXCEL ile Büyük Veri Analitiği II (PowerQuery ve SQL) | |
| 13 | EXCEL ile Büyük Veri Analitiği III (Power BI ve Power Map) | |
| 14 | EXCEL ile Büyük Veri Analitiği IV (Power BI ve Power Map) |
| 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 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| 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 | ||