VBL5019 - Veri Yoğun Bilimleri için Bulut Programlama

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Veri Yoğun Bilimleri için Bulut Programlama	VBL5019	1	3 + 0	7,5	Seçmeli

Birim Bölüm	Veri Bilimi ve Analitiği - YL - Lisansüstü (Yüz Yüze)
Amaç	Bu dersin amacı, öğrencilere veri-yoğun bilim dallarında kullanılan uygulamalar için bulut programlama modellerini ve bulut programlama araçlarını öğretmek olacaktır. Öğrenciler bulut programlama platformları ile ilgili en yeni teknolojileri öğrenecektir.
Ders İçeriği	Dersin içerinde bulut programlama kapsamındaki yeni programlama paradigmaları, sanallaştırma ortamları, büyük bilimsel veri analizi gibi konular işlenecektir. Bunun yanı sıra bulut bilişim alanında çok sayıda araştırma makalesinin öğrenilmesi, sunulması, tartışılması sağlanacaktır.
EBS Koordinatörü	Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK

Hafta	Konu
1	Bulut Programlamaya Giriş
2	Dağıtılmış Sistem Modelleri ve Destekleyici Teknolojiler
3	Ölçeklenebilir Hesaplama için Bilgisayar Kümeleri
4	Sanal Makineler ve Küme ve Veri Merkezlerinin Sanallaştırılması
5	Sanallaştırılmış Veri Merkezleri Üzerinde Bulut Platformu Mimarisi: Veri Merkezi Tasarımı ve Ağ Oluşturma
6	Sanallaştırılmış Veri Merkezleri Üzerinde Bulut Platformu Mimarisi: Bulut Bilişim Hizmet Modelleri
7	Sanallaştırılmış Veri Merkezleri Üzerinde Bulut Platformu Mimarisi: Bulut Bilişim Hizmet Modelleri
8	Sanallaştırılmış Veri Merkezleri Üzerinde Bulut Platformu Mimarisi: Başlıca Bulut Hizmet Sağlayıcıları
9	Büyük Veri Hesaplama Platformları - I
10	Büyük Veri Hesaplama Platformları - II
11	Bulut Bilişim Platformları - I
12	Bulut Bilişim Platformları - II
13	Izgara Hesaplama ve Kaynak Yönetimi
14	Izgara Hesaplama ve Kaynak Yönetimi

Program Çıktıları
1	Veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olma; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilme
2	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahip olma; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilme
3	Veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilme; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilme
4	Veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilme
5	Karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilme, uygun çözüm yolları geliştirebilme ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilme
6	Veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilme, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilme; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilme
7	Veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilme; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilme, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilme
8	Veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilme, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilme; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilme
9	Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahip olma; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilme
10	Veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilme; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme, iletişim kurabilme ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilme
11	Veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkim olma; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilme, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket edebilme

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10	PÇ 11
Bulut Bilişim ve Büyük Veri temel kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazandıracaktır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Bulut Bilişim ortamında Büyük Veri yığınlarından bilgiyi bulup çıkarma becerisi kazandıracaktır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Bulut Bilişim platformu üzerindeki büyük veri yığınlarından bilgi çıkarma ve analiz etme becerisi kazandıracaktır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Bulut Bilişim platformaları ile ilgili beceriler kazanılacaktır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Büyük Veri araçları ile ilgili beceriler kazanılacaktır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ortalama Değer	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/451245