| 1 |
Ders Tanıtımı |
Ders Tanıtımı, Büyük Veriye Giriş |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 2 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veriye Giriş, Büyük Verinin Bileşenleri, Büyük Veri Analitiği |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 3 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veri Teknolojilerini Kullanan Şirketler ve Kullanım Alanları |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 4 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veri Teknolojileri ve Araçları: Hadoop, Eşle İndirge(MapReduce), Spark, NoSQL, MongoDB, Pig, Impala |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 5 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veri için Makine Öğrenmesine Giriş, Öğrenme Stratejileri ve Analiz Süreci |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 6 |
Literatür Okuması, Ödev |
Proje/Ödev Çalışmalarının Gözden Geçirilmesi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 7 |
Literatür Okuması, Ödev |
Proje/Ödev Çalışmalarının Gözden Geçirilmesi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 8 |
- |
ARA SINAV |
- |
| 9 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veri İle Görselleştirme |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 10 |
Literatür Okuması, Ödev |
Büyük Veri Analizi için İstatistiksel Yöntemler |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 11 |
Literatür Okuması, Ödev |
Basit(Naive) Bayes ile Büyük Veri Analizi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 12 |
Literatür Okuması, Ödev |
Basit ve Çok Değişkenli Regresyon ile Büyük Veri Analizi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 13 |
Literatür Okuması, Ödev |
K-En Yakın Komşu Algoritması ile Büyük Veri Analizi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 14 |
Literatür Okuması, Ödev |
Karar ağaçları ile Büyük Veri Analizi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 15 |
Literatür Okuması, Ödev |
Logistic Regresyon ile Büyük Veri Analizi |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 16 |
- |
FİNAL |
- |
| 17 |
- |
FİNAL |
- |