| Öğretim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Türü: |
Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: |
LİSANS
|
| Dersin Veriliş Şekli: |
Yüz yüze
|
| Dersin Koordinatörü: |
Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. TAŞKIN KOÇAK
Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri: |
Yok |
| Dersin Amacı: |
Öğrenciler, IBM'den üst düzey yöneticilerin derslerini alacaklar. Her ders farklı bir konuyu ele alacak ve öğretim üyesi kendi deneyimlerini konunun teorik temelleri ile paylaşacaktır. Kurslar, temel kavramlar, hizmetler, IBM yazılımı, donanım teklifleri ve IBM varlıkları da dahil olmak üzere İş Analitiği ve Büyük Veri yeteneklerini ve hizmet alanlarını içerecektir. Ayrıca, Büyük Veri hizmetlerinin etkili bir şekilde kullanılmasını göstermek için endüstri uygulamarı tartışılacaktır. Dersler, öğrencilerin başarılı bir profesyonel kariyere hazırlanmalarında yardımcı olacaktır. |
| Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
| 1) |
Daha İyi İş Çıktıları için Büyük Veri ve Analitiği |
|
| 2) |
Endüstri Tabanlı Büyük Veri, En Çok Kullanıldığı Alanlar |
|
| 3) |
Büyük Veri Teknolojisine ve IBM Büyük Veri Platformuna Genel Bir Bakış |
|
| 4) |
IBM Büyük Veri Platformu, Veri Gezgini |
|
| 5) |
Veri depolama |
|
| 6) |
Bilgi Entegrasyonu, Master Data Yönetimi, Guardium, OPTİM |
|
| 7) |
Hadoop Teknolojisi |
|
| 8) |
Ara sınav |
|
| 9) |
Müşteri için Ana Veri Yönetimi |
|
| 10) |
Yapısal Olmayan Verilerin Kuruluşa Entegrasyonu |
|
| 11) |
Metin Analitiği |
|
| 12) |
Büyük Veri ve Analitik Altyapı |
|
| 13) |
Büyük Veri ve Analitik Altyapı |
|
| 14) |
Tekrar |
|
| |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
| 1) |
Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak |
|
| 2) |
Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak |
|
| 3) |
Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek |
|
| 4) |
Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek |
4 |
| 5) |
Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek |
|
| 6) |
Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak |
|
| 7) |
Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek |
|
| 8) |
Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak |
4 |
| 9) |
Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak |
|
| 10) |
Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak |
|
| 11) |
Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak |
|
| 12) |
Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek |
|
BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
