Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Hesaplamalı Veri Bilimi
	İngilizce	Computational Data Science
Dersin Kodu	MAT 386E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	5	3	2	2	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Burcu Tunga
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.
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar