Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü » Dersler » Veri Yoğun Bilimleri için Bulut Programlama
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Veri Yoğun Bilimleri için Bulut ProgramlamaBLM515237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Veri Bilimi ve Büyük Veri Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüMehmet Sıddık Aktaş
Dersi Veren(ler)Mehmet Sıddık Aktaş
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu 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.
Dersin İçeriğiDersin 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.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to The Internet of Things, K. Hwang, G. Fox and J. Dongarra, Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bulut Bilişim ve Büyük Veri temel kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazandıracaktır.
  2. Bulut Bilişim ortamında Büyük Veri yığınlarından bilgiyi bulup çıkarma becerisi kazandıracaktır.
  3. Bulut Bilişim platformu üzerindeki büyük veri yığınlarından bilgi çıkarma ve analiz etme becerisi kazandıracaktır.
  4. Bulut Bilişim platformaları ile ilgili beceriler kazanılacaktır.
  5. Büyük Veri araçları ile ilgili beceriler kazanılacaktır.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Introduction to Course
2Distributed System Models and Enabling Technologies
3Computer Clusters for Scalable Computing
4Virtual Machines and Virtualization of Clusters and Datacenters
5Cloud Platform Architecture over Virtualized Data Centers: Data Center Design and Networking
6Cloud Platform Architecture over Virtualized Data Centers: Cloud Computing Service Models
7Cloud Platform Architecture over Virtualized Data Centers: Major Cloud Service Providers
8Ara Sınav 1
9
10Big Data Computing Platforms - I
11Big Data Computing Platforms - II
12Cloud Computing Platforms - I
13Cloud Computing Platforms - II
14Grid Computing and Resource Management
15
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar240
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması134
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler135
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)230
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok