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 |
- |