Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
YBS 4007	BÜYÜK VERİ VE İŞ ANALİTİĞİ	ZORUNLU	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. CAN AYDIN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı; veri madenciliğinin temel kavramlarını, algoritmalarını öğretmek, uygulama alanları hakkında öğrencilere bilgi vermektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri madenciliğinin uygulama alanları hakkında bilgi sahibi olma
2	Veri madenciliği süreçlerini tanıyabilme
3	Büyük hacimli veri tabanlarındaki gizli örüntüleri ortaya çıkarabilecek yöntemleri öğrenme
4	Sınıflandırma algoritmalarını, kümeleme ve birliktelik algoritmaları uygulayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	1.Büyük Veri Kavramları
2	2. Büyük Veri Bileşenleri
3	3.Büyük veri Uygulamaları
4	4. Hadoop ile büyük veri depolama
5	5. Hadoop ile büyük veri depolama
6	6. Apache Spark ile büyük veri sorgulama
7	7. Apache Spark ile büyük veri analizi
8	8. ElasticSearch ile büyük veri depolama
9	9. ElasticSearch ile büyük veri sorgulama
10	10. ElasticSearch ile büyük veri analizi
11	11. MongoDB ile büyük veri depolama
12	12. MongoDB ile büyük veri sorgulama ve analizi
13	13. Büyük veri proje geliştirme
14	14. Büyük veri proje geliştirme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Han, J. & Kamber, M.(2001). Data Mining Concept and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers.
Yardımcı kaynaklar:
Özkan, Y. (2008).Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul.
Gürsoy, U.T.Ş. (2011). Uygulamalı Veri Madenciliği Sektörel Analizler.Pegem Akademi, Ankara
Referanslar:
Diğer ders materyalleri:

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Derse katılım, örneklerin incelenmesine yönelik ödev çalışmaları ve sınavlar

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	Arasınav
2	YIN	Yarıyıliçi notu	ARS * 1
3	FN	Yarıyılsonu sınavı
4	BNS	BNS	YIN * 0.40 + FN * 0.60
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	YIN * 0.40 +BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Ders kapsamında verilen ödevlerin tam bir şekilde yapılması ve sözlü sunumlar dikkate alınacaktır.

Değerlendirme Kriteri

Derse katılım, dönem içinde verilen ödevleri tamamlama ve ara sınav ile final sınavında gösterdikleri performanslara göre değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri