Buradasınız

Ders Kataloğu

DA 501 Veri Analitiğine Giriş 3 SU Kredi
Bu derste veri temizleme, düzenleme, işleme ve analiz etme konularında temek fikirler öğretilecektir. Öğrenciler, yoğun veri kullanımı olan uygulamalarda karışılaşılan farklı veri analizi problemleri üzerinde çalışacaklardır. Derste öğrencilerden vaka çalışmalarıyla birlikte pek çok sınıf içi programlama alıştırmaları yapmaları beklenmektedir. Bu alıştırmaların yardımıyla veri analitiğine ve Python programlama dili kullanarak bilimsel hesaplamaya giriş yapılacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2017-2018 Veri Analitiğine Giriş 3
Güz 2016-2017 Veri Analitiğine Giriş 3
Güz 2015-2016 Veri Analitiğine Giriş 3
Güz 2014-2015 Veri Analitiğine Giriş 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 503 Uygulamalı İstatistik 3 SU Kredi
Bu ders veri anbalizi üzerine odaklanmış bir uygulamalı istatistik dersidir. Bu derste iş dünyasından gerçek problemler ve çeşitli istatistiki modelleme teknikleri ele alınarak veriden bilgi üretmek için kullanılabilecek istatistiki araçlar uygulamalar üzerinden incelenecektir. Derste ayrıca doğrusal bağlanım, temel bileşen analizi, çapraz doğrulama ve p-değerlerli gibi konular ele alınacaktır. Bu ders öğrencilerin R gibi istatistiki bir programlama dilini kullanarak burada öğrenilen teknikleri büyük veri grupları üzerinde uygulamalarına yardımcı olacak bir formatta tasarlanmıştır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2017-2018 Uygulamalı İstatistik 3
Güz 2016-2017 Uygulamalı İstatistik 3
Güz 2015-2016 Uygulamalı İstatistik 3
Güz 2014-2015 Uygulamalı İstatistik 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 505 Veri Modellemesi ve İşlemesine Girişi 3 SU Kredi
Bu ders ilişkisel veri tabanları ve büyük veriler için geliştirilmiş modeller dahil olmak üzere veri işletiminin temellerini kapsamaktadır. İlk olarak kavramsal modeller (ER ve UML gibi) anlatılacak, daha sonra ilişkisel model ve kavramsal modelden ilişkisel modele geçiş üzerinde durulacaktır. SQL sorgu dili ile ilişkisel veri tabanlarının sorgulanması anlatılacaktır. Büyük veriler ve yeni veri tipleri için geliştirilmiş olan anahtar-değer, çizge, ve dokuman veri tabanları dersin ikinci kısmını oluşturacaktır. Öğrenciler derste MySQL, Cassandra, ve MongoDB gibi veri tabanı sistemleri üzerinde uygulamalı çalışacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2017-2018 Veri Modellemesi ve İşlemesine Girişi 3
Güz 2016-2017 Veri Modellemesi ve İşlemesine Girişi 3
Güz 2015-2016 Veri Modellemesi ve İşlemesine Girişi 3
Güz 2014-2015 Veri Modellemesi ve İşlemesine Girişi 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 507 Modelleme ve Optimizasyon 3 SU Kredi
Bu dersin amacı analitik modellemeyi, optimizasyon problemlerini, ve optimizasyon problemlerinin temel özelliklerini tanıtmaktır. Derste problemleri analitik/kuantitatif/matematiksel modellere dönüştürmenin ana öğelerini öğretilecek, optimizasyon problemlerini temsil eden basit matematiksel modellerin formulasyonu ve çözümü algoritmaların anlaşılması amacıyla hem tam çözüm hem de yaklaşık çözüm yöntemleri, özellikle de sezgisel teknikler üzerinde durulacaktır. Ders boyunca doğrusal, doğrusal olmayan, ve tam sayı optimizasyon problemleri, ağ akışı, ve ağ tasarımı problemleri üzerinde veri bilimi ve veri analitiği alanından örneklerle durulacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2017-2018 Modelleme ve Optimizasyon 3
Güz 2016-2017 Modelleme ve Optimizasyon 3
Güz 2015-2016 Modelleme ve Optimizasyon 3
Güz 2014-2015 Modelleme ve Optimizasyon 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 510 Veri Madenciliği 3 SU Kredi
Veri Madenciliği dersi kapsamında verilerin çekilmesi, düzenlenmesi, ve temizlenmesi ile veri madenciliği algoritmalarının çalışmasına hazır hale getirilmesi dersin ilk bölümünü oluşturacaktır. Daha sonra Veri Madenciliği tekniklerinden ilişkisel kural bulma, sıralı örgüler, kümeleme, ve metin madenciliği üzerinde durulacaktır. Öğrencilerin, anlatılan tekniklerin arka planını oluşturan temel teorileri anlamalarının yanında bu teknikleri farklı platformlarda (RapidMiner ya da Weka) uygulamaları beklenecektir.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Bahar 2016-2017 Veri Madenciliği 3
Bahar 2015-2016 Veri Madenciliği 3
Bahar 2014-2015 Veri Madenciliği 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 512 Hadoop ile Büyük Veri İşlenmesi 3 SU Kredi
Bu dersin amacı öğrencilere Hadoop Distributed File System (HDFS) üzerinde çalışacak programlar yazmak için gerekli temel bilgileri vermektir. Derste geleneksel programlama yöntemlerinin sorunları ve Hadoop?un bu sorunları nasıl çözdüğü gösterilecektir. Hadoop Cluster ve Ekosisteminin temellerini öğrendikten sonra öğrenciler MapRaduce framework?ünü kullanarak programlar geliştirip, bu programları Hadoop cluster üzerinde nasıl çalıştıracaklarını öğrenecekler. Kursun içeriğinde giriş seviyesinde Pig, Hive programlama teknolojileri de yer alacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Bahar 2016-2017 Hadoop ile Büyük Veri İşlenmesi 3
Bahar 2015-2016 Hadoop ile Büyük Veri İşlenmesi 3
Bahar 2014-2015 Hadoop ile Büyük Veri İşlenmesi 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 514 Makine Öğrenmesi 3 SU Kredi
Bu ders, Makine Öğrenmesi temel yaklaşımlarını kapsamaktadır. Ders makine öğrenmesinin temelleri ile başlayarak, farklı öğrenme paradigmaları, regresyon, sınıflandırma problemleri, değerlendirme metodları, genelleştirme, ve ezberleme konuları ile devam edecektir. Daha sonra temel makine öğrenme tekniklerinden karar ağaçları, Bayesian yaklaşımlar, lojistik regresyon, k-enyakın komşuluk, ve çevrimiçi öğrenme algoritmalarına değinilecektir. Öğrencilerin, anlatılan tekniklerin arka planını oluşturan temel teorileri anlamalarının yanında bu teknikleri farklı platformlarda (Weka veya Matlab) uygulamaları beklenecektir.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Bahar 2016-2017 Makine Öğrenmesi 3
Bahar 2015-2016 Makine Öğrenmesi 3
Bahar 2014-2015 Makine Öğrenmesi 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 515 Veri Analitiği Pratik Vaka Çalışmaları 3 SU Kredi
Bu ders kapsamında farklı endüstrilerde ve alanlarda karşımıza çıkan vakalar üzerinden enformasyon keşif sürecinin temel prensipleri uygulamalı olarak incelenecektir. Öğrencilerin bu süreç içinde yeni karşılaştıkları bir veri analitiği projesinde takip edilmesi gereken kritik adımları öğrenmeleri amaçlanmaktadır. Her bir vaka üzerinde verinin temizlenmesi, işlenmesi ve analize hazır hale gelmesi için yararlandığımız araçların kullanımı gösterilecektir. Verinin incelenmesi, boyut azaltılması ve model seçimi gibi konulara ağırlık verilecektir. Her bir vaka çalışması, sonuçların detaylı yorum ve analizi ile sonlandırılacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Yaz 2016-2017 Veri Analitiği Pratik Vaka Çalışmaları 3
Yaz 2015-2016 Veri Analitiği Pratik Vaka Çalışmaları 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 516 Sosyal Ağ Analizi 3 SU Kredi
Farklı türdeki sosyal ağlar ve bireyler arasındaki bağlantılar, son zamanlarda ortaya çıkan yeni nesil uygulamaların altındaki modeli anlamamız konusunda hayati bir önem taşımaktadır. Bu bağlantılar, gerek bireysel gerekse ticari ağlar ve toplulukların etkileşiminde görülen aktörleri, yani bireyleri, yerleri, etkinlikleri, iş alanlarını, ürünleri, sosyal ve bütünleşik iş akışlarını içine almaktadır. Bu derste Facebook, Twitter, Linkedin ve Foursquare gibi farklı uygulamalar incelenecek ve farklı bağlantılarla oluşturulan ağ türleri de araştırılacaktır. Bu ağların nasıl çalıştıklarına ışık tutacak teknik araçlar incelenecek ve sosyal ağ analizi ve modellemesi için gerekli olan graf teoriye de giriş yapılacaktır. Kurs kapsamında oyun teori ile etkileşim dinamiği de inceleme altına alınacaktır. Derste öğretilecek olan kavramlar: 1. Farklı sosyal ağların çalışma mekanizmalarını incelenmesi ve modellenmesi 2. Graf teorinin temelleri 3. Temel sosyal ağ analizi 4. Oyun teorisinin temelleri 5. Bu kavramların yeni web ve sosyal ağ uygulamalarına uyarlanması

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Bahar 2016-2017 Sosyal Ağ Analizi 3
Bahar 2015-2016 Sosyal Ağ Analizi 3
Bahar 2014-2015 Sosyal Ağ Analizi 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 518 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3 SU Kredi
Keşifsel Veri Analizi (KVA) bir veri setinin en önemli özelliklerini özetleyen ve görselleştiren bir veri analizi yaklaşımıdır. KVA verinin içerdiği yapıları ve değişkenleri anlamak, veri hakkında bir öngörüye sahip olmak ve hangi istatistiksel methodlar ile inceleneceğine karar vermek için verinin keşfine odaklanır. KVA veri görselleştirmeden farklı olarak analiz sürecinin başında gerçekleşen bir işlemdir, buna karşılık veri görselleştirme analizin sonucunda bulunanların paylaşılması için gerçekleştirilir. Bu derste veri görselleştirme anlatılarının pratik teknikleri ele alınacaktır. İş dünyası, endüstri ve gazetecilikten vaka çalışmalarına yer verilecektir.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Bahar 2016-2017 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3
Bahar 2015-2016 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3
Bahar 2014-2015 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 520 Veri Güvenliği ve Mahramiyeti 3 SU Kredi
Bu dersin amacı öğrencilere veri analitiği ve işlemesi ile ilgili güvenlik ve mahremiyet konularında temel bir anlayış kazandırmaktır. İlk olarak, blok şifreleme algoritmaları, kriptografik özet fonksiyonları, açık anahtarlı şifreleme algoritmaları, mesaj doğrulama kodları ve elektronik imza gibi temel kriptografik fonksiyonlara kısa bir giriş yapılacaktır. Bunun yanı sıra endüstride yaygın kullanımı olan, SSL/TLS, IPSec, DNSSec, RADIUS gibi güvenlik uygulamaları da tanıtılacaktır. Ayrıca, özellikle kişisel verilerin toplanması, saklanması, işlenmesi ve yayınlanması ile ortaya çıkacak mahremiyet konuları adreslenecektir. Son olarak, veri yönetim sistemleri ve bilgisayar ağlarında güvenliği güçlendirecek tekniklerle ilgili olarak vaka çalışmaları yapılacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 522 Bilişim Hukuku ve Veri Etiği 3 SU Kredi
Verinin iş dünyasında yoğun ve yaygın kullanılmasıyla birlikte bu kapsamda dikkat edilmesi gereken hukuki ve etik unsurlar gerek bireyler gerekse kurumlar açısından kritik önem kazanmıştır. Söz konusu hukuki ve etik konuları tartışmayı amaçlayan ders kapsamında, özel veri, açık veri ve anonim veri kavramları ile verinin kime ait olduğu, hangi durumlarda fikri mülkiyet hakları, ticari sır vb. haklar kapsamında korunacağı gibi hususların yanı sıra, verinin ?kişisel veri? niteliğinde olması halinde ortaya çıkan sınırlandırmalar ve uyulması gereken kurallar gerek dünya gerekse de ülkemizdeki ilgili mevzuat ve uygulamalar çerçevesinde değerlendirilecektir.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Yaz 2016-2017 Bilişim Hukuku ve Veri Etiği 3
Yaz 2015-2016 Bilişim Hukuku ve Veri Etiği 3
Yaz 2014-2015 Bilişim Hukuku ve Veri Etiği 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 525 Proje Yönetimi ve İş İletişimi 3 SU Kredi
Dersin amacı endüstri perspektifinden proje yönetimi ve iş hayatında iletişim konusundaki temel kavram ve yaklaşımları katılımcılara aktarmaktır. Ders tamamlandığında, katılımcıların proje isterleri konusunda dikkat gerektiren iş bileşenleri ve karşılaşılması olası zorluklara ilişkin hususlarda bilgi sahibi olmaları beklenmektedir. Buna ek olarak derste ekip yönetimi ve iş takvimi, riskler ve başarılı bir proje çıktısı için gerekli kaynaklar gibi proje yönetiminin önemli diğer alanları da işlenecektir. Dersin ikinci kısmı ekip üyeleri ile etkin iletişim kurma, farklı kitleler için sunum teknikleri, araştırma ve analiz sonuçları ile birlikte önerilerin üst yönetime aktarılması gibi konular üzerine odaklanacaktır.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Yaz 2016-2017 Proje Yönetimi ve İş İletişimi 3
Yaz 2015-2016 Proje Yönetimi ve İş İletişimi 3
Yaz 2014-2015 Proje Yönetimi ve İş İletişimi 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 580 Veri Analitiği?nde Özel Konular I 3 SU Kredi

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2016-2017 Veri Analitiği?nde Özel Konular I 3

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 6 ECTS / 6 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :
 
DA 592 Dönem Projesi 0 SU Kredi
Tezsiz yüksek lisans programını takip eden tüm öğrenciler bir proje hazırlamakla yükümlüdürler. Projenin konusu ve içeriği öğrencinin ilgi ve birikimine göre belirlenir ve Proje Yöneticisi öğretim üyesi tarafından onaylanır. Projenin bitiminde öğrenci bir sonuç raporu yazmak ve sunmakla yükümlüdür. Bu ders, öğrencilerine araştırma, bir projeyi zaman çizelgesine uygun olarak yürütme, araştırma çıktılarını yorumlama becerilerini de kazandırmayı hedeflemektedir. Bunlara ek olarak proje taslağı hazırlama, proje kapsamını belirleyecek olan temel bileşenleri tespit ve değerlendirme, proje konusuyla ilgili literatür araştırmasını yürütme ve sonuçları derleme, araştırma metotlarını seçme ve ortaya çıkan sonuçları nitel ve nicel olarak analiz etme, birden fazla öğrenci ile yapılan projelerde bilgi paylaşımı, işbirliği ve takım çalışması gibi hususlarda deneyim kazanma, bilimsel format ve standartlarda bir proje raporu hazırlama ve nihai olarak raporun çıktılarını sunma gibi becerileri de öğrencilerin bu ders kapsamında edinmeleri beklenmektedir.

Acilan Donemler Ders Ismi SU Kredi
Güz 2017-2018 Dönem Projesi 0
Yaz 2016-2017 Dönem Projesi 0
Bahar 2016-2017 Dönem Projesi 0
Güz 2016-2017 Dönem Projesi 0
Yaz 2015-2016 Dönem Projesi 0
Güz 2015-2016 Dönem Projesi 0
Yaz 2014-2015 Dönem Projesi 0

Onkosul: __
Yankosul: __
ECTS Kredi: 30 ECTS / 30 ECTS (for students admitted in the 2013-14 Academic Year or following years)
Genel Kosullar :