Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Büyük veri kavramlarını, terminolojiyi, veri analitiği özelliklerini, belli başlı büyük veri tiplerini öğreneceklerdir. 2) Nitel - nicel veri madenciliği, istatistiksel analiz, A/B testi, korelasyon, regresyon analizi gibi analiz tekniklerini kavrarlar. 3) Kümeleme, dağıtık dosya sistemleri, ilişkisel veritabanı sistemleri, hafıza içi depolama gibi depolama kavramlarına ve paralel, dağıtık, toplu veri işleme gibi büyük veri işleme kavramlarına hakim olurlar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Büyük veri genel anlamıyla; yapısal, yarı yapısal ya da yapısal olmayan, büyük depolama alanları gerektiren, bilinen yazılım araçları ile makul zamanlarda işlenmesi zor olan verileri ifade etmektedir. Bu dersin amacı, büyük veri analizi ve veri bilimindeki temel kavramları ve yöntemleri tanıtmak ve öğrencilere "Büyük Veri"nin gerçek dünyada kullanımının temel özelliklerini kavramalarını sağlamaktır.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Büyük veri nedir?
2. Hafta
Büyük veri ve açık veri: temel kavramlar
3. Hafta
Büyük veri teknolojileri ve araçları
4. Hafta
Büyük veri ile veri madenciliği
5. Hafta
Büyük veri güvenliği- mahremiyet
6. Hafta
Veri görselleştirme, iletişim ve yapay öğrenme
7. Hafta
Büyük veri analizi ve yöntemi
8. Hafta
Ara Sınav
9. Hafta
Siber güvenlik
10. Hafta
Türkiye'de büyük veri politik ve yasal çerçeve
11. Hafta
Kamu-özel kuruluşlarında büyük veri kullanımı- örnekler
12. Hafta
Mobil iletişim sektöründe büyük veri ve uygulama örnekleri
13. Hafta
Sosyal medya analitiği veri
14. Hafta
Sosyal medya analiği teknikleri - örnek uygulamalar
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
1. Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques (1st ed.). Thomas Erl, Wajid Khattak, and Paul Buhler. Prentice Hall Press, Upper Saddle River, NJ, USA. 2016. 2. Big Data, Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems, Nathan Marz and James Warren, Manning Publications 2015.
