Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Büyük Veri Okuryazarlığı
Ders Kodu: UTIF321
Ders Türü: Bölüm Dışı Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Büyük veri Okuryazarlığı dersinin amacı, öğrencilere büyük veri alanındaki temel kavramları, yöntemleri ve teknikleri öğretmektir. Öğrenciler bunları kullanarak, büyük veri kaynaklarını analiz ederek, sonuçlar çıkarmayı öğrenecekler ve karar alma ve strateji oluşturma süreçlerinde bu bilgiyi kullanacaklar. Dersin içeriği, büyük veri kaynaklarının kullanımını, veri toplama, özetleme ve analiz tekniklerini, veri güvenliği ve gizliliğini, veri etiğini ve veri bilimi uygulamalarını içerir.

Özet İçerik

Büyük Veri Okuryazarlığı dersi, günümüzde çok sayıda büyük veri kaynağına sahip olan öğrencilere, bunların anlaşılması ve yararlanılmasında bilgi sahibi olmalarını sağlamayı amaçlar. Ders, öğrencileri; çeşitli veri toplama ve depolama yöntemlerinin anlaşılması, verilerin anlaşılması ve düzenlenmesi, verinin yorumlanması ve görselleştirilmesi, veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenme algoritmalarının nasıl kullanılabileceği gibi konularda bilinçlendirmektedir. Ders, öğrencileri, verinin çözümlenmesi ve anlaşılması için temel ilkeleri öğretirken, aynı zamanda, büyük veri yönetiminde etik ilkeleri ve uygun veri kullanımının önemini de vurgulamaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Büyük veri kavramını ve temel teknolojilerini anlayabilme
2.Büyük veri toplama, depolama, analiz etme ve yönetme yetkisine sahip olma
3.Veri güvenliği ve korunması konusunda bilgi edinme
4.Büyük veri görselleştirme, sorgulama ve ölçeklendirme yöntemlerini uygulayabilme
5.Büyük veri uygulamalarının etkilerini anlayabilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Çelik, S. (2018). Büyük Veri. Gece Kitaplığı. Ankara.
2.Gürsakal, N. (2014). Büyük veri. Baskı, Bursa: Dora.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Büyük Veri Kavramı ve Genel Bakış
2. Hafta - Teorik
Veri Okuryazarlığı Nedir?
3. Hafta - Teorik
Büyük Veri Teknolojileri
4. Hafta - Teorik
Veri Toplama ve Depolama
5. Hafta - Teorik
Veri Analizi
6. Hafta - Teorik
Veri Yönetimi
7. Hafta - Teorik
Veri Güvenliği ve Korunması
8. Hafta - Teorik
Vize Sınavı
9. Hafta - Teorik
Büyük Veri Görselleştirme
10. Hafta - Teorik
Veri İletişimi ve Paylaşımı
11. Hafta - Teorik
Veri Ölçeklendirme ve Yayılımı
12. Hafta - Teorik
Veri Sorgulaması
13. Hafta - Teorik
Veri Yönetim Sistemleri
14. Hafta - Teorik
Veri Analizi Yöntemleri: Veri Madenciliği ve Metin Madenciği.
15. Hafta - Teorik
Büyük Veri Uygulamaları ve Etkileri
16. Hafta - Teorik
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders153390
Ödev1314
Bireysel Çalışma53120
Uygulama Sınavı1325
Ara Sınav1314
Dönem Sonu Sınavı1516
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)129
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
5
5
5
5
4
4
4
5
5
5
OÇ-2
4
5
5
4
5
5
5
5
4
4
OÇ-3
5
5
5
5
4
4
4
5
5
5
OÇ-4
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
OÇ-5
5
5
4
3
2
2
3
3
3
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026