DERS ADI

Dersi Veren Birim

Uluslararası İşletmecilik ve Ticaret (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMÜR SALTIK

Dersi Alan Birimler

Uluslararası Ticaret ve İşletmecilik (İngilizce)
Uluslararası İşletmecilik ve Ticaret (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu ders, öğrencileri büyük veri analizi, web uygulama geliştirme ve finansal piyasalarda yazılım çözümleri konularında yetkin hale getirmeyi amaçlamaktadır.

Öğrenciler, farklı programlama paradigmalarını ve yazılım geliştirme süreçlerini öğrenerek, büyük veri analizi, istatistiksel modelleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini uygulamalı olarak deneyimleyeceklerdir.

Ders kapsamında aşağıdaki teknolojiler detaylı olarak ele alınacaktır:

Programlama Dilleri: Python, R, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Rust, Go, PHP, Swift, Kotlin
İşaretleme ve Veri Yönetim Dilleri: HTML, CSS, XML, JSON, YAML, Markdown, SQL, NoSQL
Web ve Uygulama Geliştirme: Node.js, React, Express.js, Django, Flask, Spring Boot
Containerization & Orkestrasyon: Docker, Kubernetes
İşletim Sistemleri & Cloud: Ubuntu, Linux temelli dağıtımlar, AWS, GCP, Azure
DevOps & CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, Terraform, Ansible
Öğrenciler, frontend, backend ve full-stack geliştirme süreçlerine hâkim olacak, API tasarımı, mikroservis mimarisi, DevOps prensipleri, CI/CD süreçleri ve bulut bilişim altyapıları ile uygulamalarını ölçeklenebilir hale getireceklerdir.

Dersin ilk haftalarında programlama dilleri, yazılım mimarisi ve finansal piyasa sistemleri hakkında temel bilgiler verilecek, ardından büyük veri işleme, istatistik, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri detaylı olarak işlenecektir.

Öğrenciler, her hafta proje bazlı uygulamalar yaparak teorik bilgilerini pratiğe dökecek ve dönem sonunda bütün projelerini bir web sitesi ve uygulama üzerinde entegre ederek kapsamlı bir çalışma ortaya koyacaklardır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. McKinney, W. (2017). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd ed.). O'Reilly Media.

Python ile veri işleme ve büyük veri analizi konularına giriş
Pandas, NumPy, SciPy gibi kütüphanelerin detaylı kullanımı

2. Kleppmann, M. (2017). Designing data-intensive applications: The big ideas behind reliable, scalable, and maintainable systems. O'Reilly Media.

Büyük veri sistemlerinin mimarisi, ölçeklenebilirlik, dağıtık sistemler ve veritabanı tasarımı
Mikroservis mimarisi ve event-driven sistemler

3. Burns, B., Beda, J., & Hightower, K. (2019). Kubernetes up & running: Dive into the future of infrastructure (2nd ed.). O'Reilly Media.

Containerization, Kubernetes ile uygulama orkestrasyonu ve DevOps süreçleri hakkında kapsamlı bilgiler sunar.
Gerçek dünya kullanım senaryolarıyla büyük ölçekli sistemlerin nasıl yönetileceğini öğretir.

4. Subramanian, V. Pro MERN Stack: Full Stack Web App Development with Mongo, Express, React, and Node

Node.js, Express.js ve MongoDB kullanarak full-stack uygulamalar geliştirme süreci
RESTful API tasarımı, authentication, veri yönetimi ve mikroservis mimarisi konuları

5.Géron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems (2nd ed.). O'Reilly Media.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini geliştirmek için kapsamlı bir rehber
Scikit-Learn, TensorFlow ve Keras gibi popüler ML kütüphaneleri

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders anlatımı
2. Sunumlar
3. Projeler

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

1. Öğrenciler sınıf içi alıştırmalarda ve tartışmalarda etkin bir şekilde katılım göstermelidir.
2. Öğrenciler projelerde puan alabilmek için derse katılmak zorundadır. Proje sunumları için mazeret kabul edilmeyecektir.
3. Projelerin ve raporların zamanında teslim edilmesi gerekmektedir. Geç teslim edilen projeler ve raporlar kabul edilmeyecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

berna.kirkulak@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi