| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Paralel Veri İşleme | BM5024 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Uğur YÜZGEÇ |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere paralel veri işleme konseptlerini, programlama dillerini, algoritmaları ve veri paralelleştirme stratejilerini öğreterek büyük veri işleme ve dağıtık sistemlerdeki becerilerini geliştirmelerini sağlamak ve pratik deneyim kazandırmak. |
| Ders İçeriği |
Paralel hesaplama temellerinden başlayarak paralel programlama dillerini, paralel algoritmaları, veri paralelleştirme stratejilerini ve büyük veri işleme teknolojilerini kapsar. Öğrencilere, paralel veri işleme mimarilerini ve uygulamalarını anlama fırsatı sunar. Ayrıca, paralel programlama becerilerini geliştirmeleri için uygulama ve projeler içerir. Ders içeriği, öğrencilere büyük veri analizi, dağıtık sistemler, bulut bilişim ve veri tabanı yönetimi gibi alanlarda pratik yetenekler kazandırmayı amaçlar. Bu ders, öğrencilere paralel veri işleme konularında güçlü bir temel oluşturarak, büyük veri çağında veri işleme sorunlarını etkili bir şekilde çözmelerini hedefler. |
| Ders Kaynakları |
"An Introduction to Parallel Programming" - Peter Pacheco
|
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve Paralel Hesaplama Temelleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Paralel programlama dillerinin tanıtımı | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | MPI (Message Passing Interface) ve OpenMP | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Sıralama, arama ve graf algoritmaları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Paralel algoritmaların analizi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Veri paralelleştirme stratejileri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Büyük veri işleme için veri yönetimi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Paralel Veri İşleme Mimarileri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | CPU, GPU, ve diğer paralel işlemciler | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Bellek hiyerarşisi ve işlemci iletişimi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Paralel veri işleme mimarileri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Büyük veri tanımı ve özellikleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Hadoop, MapReduce, Spark ve diğer büyük veri işleme çerçeveleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Paralel veri işleme konusundaki geleceğe yönelik gelişmeler | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Öğrenciler, paralel hesaplama temel kavramlarını ve Amdahl'ın Yasası ile Gustafson Kanunu gibi ilgili teorik konuları anlayacaklar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Öğrenciler, paralel programlama dilleri (örneğin, MPI ve OpenMP) kullanarak paralel uygulamalar geliştirebilecekler. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Öğrenciler, paralel algoritma tasarımı ve analizi konusunda yetkinlik kazanacaklar ve sıralama, arama ve graf algoritmaları gibi belirli problemleri paralel olarak çözebilecekler. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Öğrenciler, büyük veri işleme kavramlarını ve Hadoop, MapReduce, Spark gibi büyük veri işleme çerçevelerini anlayacaklar ve büyük veri işleme uygulamaları geliştirebilecekler. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Öğrenciler, paralel hesaplama temel kavramlarını ve Amdahl'ın Yasası ile Gustafson Kanunu gibi ilgili teorik konuları anlayacaklar. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Öğrenciler, paralel programlama dilleri (örneğin, MPI ve OpenMP) kullanarak paralel uygulamalar geliştirebilecekler. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Öğrenciler, paralel algoritma tasarımı ve analizi konusunda yetkinlik kazanacaklar ve sıralama, arama ve graf algoritmaları gibi belirli problemleri paralel olarak çözebilecekler. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Öğrenciler, büyük veri işleme kavramlarını ve Hadoop, MapReduce, Spark gibi büyük veri işleme çerçevelerini anlayacaklar ve büyük veri işleme uygulamaları geliştirebilecekler. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
