OMÜ - Akademik Veri Yönetim Sistemi

Ders Notları

Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Enes Abanoz *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

Bologna verilerinin girilmesi;
ubys.omu.edu.tr adresinden,
ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...

Yıl: 2025, Dönem: Güz

GZT408, Veri Gazeteciliği (mufredatId:4977, dersId: 46997, programId: 4721)

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

https://www.coursera.org/learn/generative-ai-prompt-engineering-for-everyone/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/generative-ai/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/generative-ai-introduction-and-applications/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/introduction-to-image-generation/home/week/1 https://www.coursera.org/learn/introduction-to-large-language-models/home/week/1

Dersin İçeriği

Giriş ve Temel Kavramlar Veri Toplama ve Saklama Veri Temizleme ve Ön İşleme Büyük Veri Analitiği ve Veri Madenciliği Makine Öğrenimi Temelleri Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları Büyük Veri Algoritmaları ve Modelleri Veri Görselleştirme ve Raporlama Büyük Veri ve İş Uygulamaları Büyük Veri Güvenliği ve Mahremiyeti Büyük Veri ve Toplumsal Etkileri Yapay Zeka ve Etik Veri Tabanları ve Dağıtık Sistemler Proje Sunumları ve Değerlendirme

Dersin Amacı

Öğrencilere büyük veri ve analiz alanındaki temel kavramları, teknolojileri ve uygulamaları öğretmek. Yapay zeka ve veri analizi arasındaki ilişkiyi anlatmak ve bu alandaki gelişmeleri izlemelerini sağlamak. Öğrencilerin büyük veri ve analiz ile ilgili sorunları çözebilmeleri için gerekli beceri ve bilgiyi kazandırmak.

Haftalık Ders İçeriği