BÜYÜK VERİ YÖNETİMİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
YEM435	BÜYÜK VERİ YÖNETİMİ	7	3	3	7

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Doç.Dr. TAYLAN MARAL
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Dr.Öğr.Üyesi SÜREYYA İMRE BIYIKLI
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Büyük veri ile başa çıkarken karşılaşılan zorlukları öğrenmek, modern büyük veri depolama sistemlerini kavrayabilmek, büyük verilerin farklı türlerini değerlendirmeyi öğrenmektir.
İçerik:	Bu ders, Büyük veri kavramı, büyük veriyi etkin kullanan şirketler, Hadoop, Spark gibi temel büyük veri teknolojileri ve büyük ölçekli makine öğrenmesi yöntemleri, medya ve büyük veri ilişkisi, büyük ölçekli yapılandırılmış/yapılandırılmamış verileri, büyük ölçekli veri akışı konularını içermektedir.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Büyük veriden güdümlü ve güdümsüz çıkarım elde eder. {conclude}
Büyük veriyi R/Python gibi programlama dilleri kullanarak analiz eder. {analysis}
Güncel uygulama alanlarını tanır. {recognize}
Büyük veri analizinden elde ettiği bilgi keşfini günlük hayattaki problemleri çözmek için uyarlar. {modify}

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	Literatür Tarama	Ders Tanıtımı, Büyük Veri Kavramına Giriş	Anlatım
2	Literatür Tarama	Büyük Veriye Giriş, Büyük Verinin Bileşenleri, Büyük veri Analitiği	Anlatım, Tartışma, Örneklerle Gösterme
3	Literatür Tarama	Büyük Veri ve Yeni Medya İlişkisi	Anlatım, Tartışma, Örneklerle Gösterme
4	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Büyük Veri Teknolojilerini Kullanan Şirketler ve Kullanım Alanları	Anlatım, Örneklerle Gösterme
5	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Büyük Veri Teknolojileri ve Araçları: Hadoop, Eşle İndirge(MapReduce), Spark, NoSQL, MongoDB, Pig, Impala	Anlatım, Örneklerle Gösterme
6	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Büyük Veri için Makine Öğrenmesine Giriş, Öğrenme Stratejileri ve Analiz Süreci	Anlatım, Örneklerle Gösterme
7	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Büyük Veri İle Görselleştirme	Anlatım, Örneklerle Gösterme
8	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Proje/Ödev Çalışmalarının Gözden Geçirilmesi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
9	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Proje/Ödev Çalışmalarının Gözden Geçirilmesi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
10	-	ARA SINAV	-
11	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Basit(Naive) Bayes ile Büyük Veri Analizi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
12	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Basit ve Çok Değişkenli Regresyon ile Büyük Veri Analizi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
13	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	K-En Yakın Komşu Algoritması ile Büyük Veri Analizi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
14	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Karar ağaçları ile Büyük Veri Analizi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
15	Literatür Tarama, Görsel Kaynaklardan Yararlanma	Logistic Regresyon ile Büyük Veri Analizi	Anlatım, Örneklerle Gösterme
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Sakr S., Gaber M. M. (2014). Large Scale and Big Data. Florida: An Auerbach Book
Marr B. (2017). Büyük Veri İş Başında. İstanbul: Mediacat Kitapları
Gürsakal, N. (2014). Büyük Veri. Dora Yayıncılık.
M. Erdal Balaban & Elif Kartal, “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi, Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları”, İkinci Baskı, Çağlayan Yayınevi, 2018.

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli
Ara Sınav (Vize)	1	40		Klasik Sınav
Ödev Değerlendirme	1	10
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50		Klasik Sınav
TOPLAM	3	100

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İletişim tarihi, kitle iletişim araçları, iletişim kuramları ve öncü teorisyenleri sıralar.		1
2	İletişimin tarihsel, toplumsal ve kültürel türlerini listeler ve ilgili kavramları açıklar.		1
3	İletişim tarihi ve kuramlarının önemli noktalarını günlük yaşam pratikleri ve sosyal yaşam alanı üzerinden tanımlar.		1

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Geleneksel medya ile yeni medya ekonomi politikalarını karşılaştırır.			2
2	Sürekli güncellenen ve kendini yenileyen konularla dijital kültürü yorumlar.				3
3	Siber güvenlik konularının yeni medya alanındaki teknik, sosyo politik ve hukuksal yönlerini yorumlar.					4

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İletişim tarihinin, iletişim kuramlarının, geleneksel ve yeni medya mecralarının temel kavramlarını tanımlar.		1

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	CSS kodları ile web sayfası hazırlar.	0
2	Yeni medya ortamlarında yaratıcı içerik üretimi, görüntü ve ses kurgu yapıp programlama hakkında pratiğe yönelik temel öğrenimleriyle özgün çalışmalar ortaya koyar.			2
3	Kitle iletişim araçlarıyla topluma sunulan çalışmaların alt metinlerini ve yan anlamlarını analiz eder.		1
4	Nitel ve nicel unsurları kullanarak iletişim alanındaki çalışmalarla ilgili görüşlerini belirtir.					4

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	İçerik üretimi ve kullanıcı deneyimi alanındaki ileri bilgileri sayesinde markaların, kurumsal firmaların, kamu kurumlarının sosyal medya hesaplarını yönetir.			2

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yeni Medya alanında yazılmış yerli ve yabancı çalışmaları gözden geçirir ve alanına ait yaratıcı çalışmalar ortaya çıkarır.		1
2	Sosyal medya üzerinden gerçekleştirilen faaliyetlerin sosyo-politik alana etkisini eleştirir.		1

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Farklı disiplinlerde karşısına çıkabilecek herhangi bir konuda bilimsel çalışmaları alanından ve farklı disiplinlerden insanlara aktaracak şekilde planlar.				3
2	Medyanın ürettiği içeriğin ne kadarının doğru ve yanlış olduğunu saptar.			2

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	“Yazılım” gibi günümüzü ve geleceği yönlendirmeye başlamış olan gelişmeleri takip edip farklı sektörlere yönelik çeşitli yazılım ürünleri üretir.		1
2	Büyük Veri işleme sistemlerinin yeni mimarilerini kullanarak tasarım yapar.						5
3	Yapay Zeka algoritmalarının işleyiş mantığını kavrayıp, medyaya ve dolaylı olarak topluma olabilecek muhtemel etkiler hakkında saptamalarda bulunur.			2

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	13	2	26
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	10	1	10
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	13	1	13
Ödev	13	2	26
Proje Hazırlama	1	30	30
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	20	20
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	10	10
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	68	0	179