1. DOKTORA
  2. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
  3. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
  4. 1285 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DR.
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 620NESNELERİN İNTERNETİNDE VERİ ANALİZİ3 + 03. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Nesnelerin Interneti (IoT) veri karakteristiğini ve analiz zorluklarının anlaşılmasını saglamak, IoT verinin makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı analizini gerçekleştirecek teorik ve uygulamalı bilgi edindirmek
Ders İçeriği Nesnelerin interneti (IoT) temel kavramlar, IoT veri karakteristiği, Büyük IoT verisi zorlukları, IoT veri analiz yöntemleri, Veri analiz platformları, IoT sağlık alanı uygulama örneği, IoT enerji alanı uygulama örneği, IoT çevre alanı uygulama örneği, Makale sunumları
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1IoT temel kavramlarını açıklar
2IoT veri karakteristiklerini anlar
3IoT veri analiz zorluklarını sıralar
4IoT veri zorluklarını analiz eder
5IoT veri analiz zorluklarına özgün çözümler geliştirir
6Geliştirilen çözümleri uzmanlık düzeyinde derinleştirir.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14570
Ödevler5840
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11515
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12828
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.


Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları