Büyük Ölçekli Hesaplama ve Büyük Veri (AING364)
Veritabanları ve veri formatları (JSON, HDF5, XML ve Graph gibi) ile büyük veriye giriş. Dağıtık dosya sistemleri (Hadoop gibi). Veri analitiğine giriş (Spark ile kümeleme gibi) ve boyut indirgeme (örneğin Spark ile). Dağıtık hesaplama modelleri (MapReduce gibi); esnek dağıtık veri kümeleri (Spark RDD’ler gibi); büyük veri kümeleri üzerinde yapılandırılmış sorgulama (Spark Dataframes, Hive ve SQL gibi); grafik veri işleme sistemleri (Spark GraphX ve Neo4 gibi); akış veri işleme sistemleri (Kafka ve MongoDB gibi). Ölçeklenebilir makine öğrenimi modelleri (Spark Mllib ve TensorFlow gibi), dağıtılmış ve birleştirilmiş makine öğrenimi modelleri (Spark Mllib ve TensorFlow Federated Learning gibi). Optimizasyon, eşzamanlılık, kurtarma ve büyük ölçekli verilerle ilgili etik sorulara genel bakış.