BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
BDA5012	Büyük Veride Bulut Hesaplaması	Güz	3	0	3	8

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

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ECE GELAL SOYAK
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı Bulut Bilişimin temel kavramlarını ve nasıl Büyük Veri uygulamalarında kullanılabileceğini öğrenciye kazandırmaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Güncel bulut teknolojilerinin anlar (Sanal Sunucular, SAAS,IAAS, Bulut Temelli Ağlar, Bulut Temelli Veri Tabanları)
2) Bulut Bilişim Sistemlerini nasıl kullanacaklarını ve üzerine ürün geliştireceklerini öğrenir
3) Bulut Bilişim Teknolojilerini kullanarak problemleri analiz etme ve çözümler üretme ve bu çözümleri Büyük Veri ile entegre etmenin yolunu öğrenir.

Dersin İçeriği

Bu dersin içeriğinde Bulut Bilişim ve onunla ilişkili teknolojilerin (Sanal Sunucular, SAAS,IAAS, Bulut Temelli Ağlar, Bulut Temelli Veri Tabanları) öğrenilmesi ve kullanılması,
Bulut Bilişim çözümlerini tanımlama,büyük veri altyapıları ile bağlantısını kurma,
Bulut Bilişim çözümlerinin en iyi uygulamları ve büyük veri ile birleştirilmesi.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Dersin yapısı, kaynaklar, Bulut bilişim uygulamaları ve farklı senaryolar
2)	Sanal Sunucular ve Kode kütüphanesi, SDK ve IDE Araçları
3)	Sunucu Obje Modelleri ve Depolama Sistemleri ve Veritabanları için temel kavramlar
4)	Uyarı servisleri ve Kuyruk Servisleri
5)	Bulut güvenliğini anlamak ve bunları uygulamak
6)	Uygulama Geliştirme ve uygulama geliştirme en iyi deneyimleri
7)	Dağıtık Ortamlar
8)	Olay Temelli Ölçeklendirme
9)	Yığın İş Yapılarını Yönetmek
10)	Büyük Veri Dizayn Yapıları
11)	Vaka Çalışması 1
12)	Vaka Çalışması 2
13)	Proje Sunumları
14)	Proje sunumları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Ders Notları, Referans Kaynaklar, Referans Kitaplar
Diğer Kaynaklar:	Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture,Thomas Erl,Prentice Hall Cloud Computing: Theory and Practice,Dan C. Marinescu, The Great Cloud Migration: Your Roadmap to Cloud Computing, Big Data and Linked Data ,Michael C. Daconta

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 50
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 30
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 70
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	14	42
Proje	7	45
Ara Sınavlar	5	25
Final	4	27
Toplam İş Yükü		139

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)	Bilimsel literatürü takip eder, eleştirel biçimde analiz eder ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır.
2)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve yönetir.
3)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen sonuçları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir.
4)	Yaptığı araştırma ve projelerin sonuçlarını akademik standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar.
5)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırma yapar, özgün düşünce geliştirir ve bu bilgileri uygulamaya aktarır.
6)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanına özgü ileri düzey kuramsal ve uygulamalı bilgileri etkin bir biçimde kullanır.
7)	Mesleki, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder; mühendislik uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır.