PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
CENG 624	BÜYÜK VERİ SİSTEMLERİ	3 + 0	3. Yarıyıl	7,5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Doktora
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Büyük veri, özellikle yeni veri kaynaklarından gelen daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar büyüktür ki geleneksel veri işleme yazılımları bunları yönetemez. Bu derste bu büyük veriyi yönetmek ve analiz etmek için gerekli sistemler ve teknolojiler öğrenilecektir.
Ders İçeriği	Büyük veri işlemedeki temel zorluklar Depolama sistemleri Hadoop Spark Bilgisayar Kümelerinde Planlama ve Zaman Yönetimi Yığın İşleme Sistemleri Gerçek Zamanlı Veri Akışı Sistemleri Büyük Ölçekli grafik işleme için Dağıtık ve Tek Makineli Sistemler Makine Öğrenimi Sistemleri
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Büyük veri sistemleri hakkında genel bilgileri öğrenir.
2	Gerçek zamanlı veri akış sistemlerini öğrenir
3	spark, hadoop ve mapreduce öğrenir
4	büyük veri depolama sistemlerini öğrenir.
5	apache büyük veri araçlarını öğrenir

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	14	5	70
Ödevler	5	8	40
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	15	15
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	28	28
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			195 7,5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

	Ders Dönemi	Şube No	Dersi Veren Öğretim Elemanı
Detay	2025-2026 Güz	1	GÜRHAN GÜNDÜZ

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi	Öğretim Sistemi
CENG 624	BÜYÜK VERİ SİSTEMLERİ	3 + 0	1	Türkçe	2025-2026 Güz	Yüz Yüze

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. GÜRHAN GÜNDÜZ	ggunduz@pau.edu.tr		MUH A0257	Dersin Devam Yüzdesi : %

Amaç		Büyük veri, özellikle yeni veri kaynaklarından gelen daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar büyüktür ki geleneksel veri işleme yazılımları bunları yönetemez. Bu derste bu büyük veriyi yönetmek ve analiz etmek için gerekli sistemler ve teknolojiler öğrenilecektir.
İçerik		Büyük veri işlemedeki temel zorluklar Depolama sistemleri Hadoop Spark Bilgisayar Kümelerinde Planlama ve Zaman Yönetimi Yığın İşleme Sistemleri Gerçek Zamanlı Veri Akışı Sistemleri Büyük Ölçekli grafik işleme için Dağıtık ve Tek Makineli Sistemler Makine Öğrenimi Sistemleri

Haftalık Konu Başlıkları

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	50	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	50	Ara Sınav

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

Aday Öğrenci