YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
COP4434	IBM Büyük Veri ve Analitik	Güz	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

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.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Beklenen faydalar aşağıdaki gibi çok boyutludur:
- Mezun olan mühendislerin profesyonel iş için çok daha hazır olmaları
- Gerçek hayat problemlerine ve iş ihtiyaçlarına yönelik akademik araştırmaları (tez dahil) yönlendirmek
- Yeni teknolojilerin uygulaması olarak yeni sanayi projeleri yaratmak

Dersin İçeriği

Ders, Büyük Veri hizmetleri, IBM yazılımı, donanım konseptleri ve IBM varlıkları da dahil olmak üzere Büyük Veri ve Analitiği yetenekleri ve uygulama alanlarını içerecektir. Ayrıca, Büyük Veri hizmetlerinin etkili bir şekilde kullanılmasını göstermek için endüstri uygulamaları kullanılacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

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

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die by E. Siegel
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	2	% 5
Projeler	1	% 25
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 35
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 65
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Proje	1	20	20
Küçük Sınavlar	2	14	28
Ara Sınavlar	1	25	25
Final	1	30	30
Toplam İş Yükü			145

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Karmaşık mühendislik problemlerine yönelik yazılım proje, süreç ve ürünlerine ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek.
2)	Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılım mimarisi, bileşenleri, ara yüzleri ve sisteme ait diğer alt bileşenleri tasarlayabilmek.
3)	Kodlama, doğrulama, sınama ve hata ayıklama konularını da içerecek şekilde karmaşık yazılım sistemleri geliştirebilmek.
4)	Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılımı, programın davranışlarını beklenen sonuçlara göre sınayarak doğrulayabilmek.
5)	Karmaşık yazılım sistemlerinin çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek.
6)	Karmaşık yazılım sistemlerinde yapılan değişiklikleri izleyebilmek ve kontrol edebilmek, entegrasyonunu sağlayabilmek, yeni sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek ve riskleri yönetebilmek.
7)	Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda görev alarak karmaşık yazılım sistemleri yaşam süreçlerini tanımlayabilmek, değerlendirebilmek, ölçebilmek, yönetebilmek ve uygulayabilmek.
8)	Karmaşık mühendislik problemlerinde gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında yazılım gereksinimlerini toplama, yazılımı tasarlama, geliştirme, sınama, bakımını yapma konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri kullanabilmek.
9)	Temel kalite metrikler tanımlayabilmek, yazılım yaşam döngüsü süreçlerini uygulayabilmek, yazılım kalitesini ölçebilmek, kalite model karakteristiklerini tanımlayabilmek, standartları uygulayabilmek ve bunları karmaşık yazılım sistemlerini analiz etmekte, tasarlamakta, geliştirmekte, doğrulamakta ve sınamakta kullanabilmek.
10)	Yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara sahip olan matematik, fen bilimleri, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, sistem mühendisliği, ekonomi, yönetim ve sürdürülebilir kalkınma gibi diğer disiplinler hakkında teknik bilgi kazanabilmek ve bunlar aracılığıyla yenilikçi fikirleri karmaşık mühendislik problemlerinde ve girişimcilik faaliyetlerinde kullanabilmek.
11)	Yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek ve bunları yazılım mühendisliğinde uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak, meslek hayatı boyunca gerekli teknik becerileri öğrenip başarıyla uygulayabilmek.
12)	Yabancı dil ve Türkçe kullanarak etkin rapor yazabilmek ve yazılı raporları anlayabilmek, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verebilmek ve alabilmek.
13)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ile mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında bilgi sahibi olmak.