MAT 386E - Hesaplamalı Veri Bilimi

Dersin Amaçları

1. Veri ambarı, veri çekme, hazırlama ve yükleme uygulamalarının öğrenilmesi.
2. Veri işleme algoritmalarının matematiksel altyapısının öğrenilmesi.
3. Veri işleme algoritmalarının gerçek hayat problemlerine uygulanması.
4. Büyük Veri Platformalarının mimarisi ve araçlarının öğrenilmesi.
5. Veri analizi, sonuçların görüntülenmesi ve raporlanması.

Dersin Tanımı

Büyük veri ve proje yönetimi. Veri biliminde istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi: Regresyon Analizi ve modelleme, temel sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri. Veri ambarı ve yapıları, veri çekme, hazırlama, gönderme ve yükleme. Performans ölçütleri ve risk yönetimi. Büyük veri platformları: Mimarisi (Hadoop, Spark), araçları (MapReduce, Spark ML, Kafka, Flink, Hive). Veri işleme yöntemleri. Sektörel uygulamalar. Model görüntüleme ve uygulama değerlendirmeleri. Veri görselleştirme, raporlama ve sonuçların yorumlanması.