DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu	Ders Adı	Yıl	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
BVA5201	Bulut Bilişim Mimarileri	2	Güz	1	2	2	6

Dersin Türü:	Zorunlu
Dersin Düzeyi:	Önlisans      TYYÇ:5. Düzey      QF-EHEA:Kısa Düzey      EQF-LLL:5. Düzey
Dersin Öğretim Dili:	Türkçe
Dersin Ön/Yan Koşulu:	Yoktur
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Öğretim Görevlisi ÖZGE DEMİR
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı:
Dersin Kategorisi:	Mesleki Alan

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı:

Bu ders, bulut bilişim mimarilerinin temel prensiplerini, tasarım yaklaşımlarını, servis modellerini (IaaS, PaaS, SaaS) ve dağıtım modellerini (genel, özel, hibrit) detaylı bir şekilde inceler. Sanallaştırma, konteynerizasyon ve sunucusuz (serverless) bilişim gibi bulutun temelini oluşturan teknolojiler işlenir. Ders kapsamında, bulut tabanlı sistemlerin ölçeklenebilirlik, yüksek erişilebilirlik, maliyet yönetimi, güvenlik ve performans optimizasyonu konularına odaklanılırken, popüler bulut sağlayıcılarının (AWS, Azure, Google Cloud) sunduğu ana servisler üzerinden pratik uygulamalar yapılır.

Dersin İçeriği:

Dersin Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ), dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin kendilerinden sahip olmaları beklenen bilgi, beceri ve yetkinlikleri ifade eder. Bu bağlamda, bu ders için tanımlanmış olan Ders Öğrenme Çıktıları aşağıda verilmektedir.

Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)

1) Bulut bilişimin temel kavramlarını, servis ve dağıtım modellerini (IaaS, PaaS, SaaS, genel, özel, hibrit) tanımlayabilir ve bu modellerin birbirleriyle olan farklarını açıklayabilir.

Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)

1) Bulut bilişim mimarilerinde kullanılan anahtar teknolojileri (sanallaştırma, konteynerizasyon, sunucusuz bilişim) açıklayabilir ve bunların bir bulut ortamındaki rollerini belirtebilir.

2) Bulut güvenliği, maliyet yönetimi ve performans optimizasyonu konularındaki temel prensipleri uygulayarak bulut çözümlerinin yaşam döngüsünü yönetebilir.

3) Temel bir bulut uygulamasını, ilgili bulut servislerini kullanarak konuşlandırabilir ve yönetebilir, böylece teorik bilgileri pratik beceriye dönüştürebilir.

Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)

1) Ölçeklenebilir, esnek ve maliyet-etkin bulut tabanlı uygulama mimarileri tasarlayabilir ve bir senaryo için en uygun bulut servislerini (AWS, Azure, Google Cloud gibi platformlardan) seçebilir.

Haftalık Ders Planı

Hafta	Konu	Materyal Paylaşımı *
		Ön Hazırlık	Pekiştirme
1)	Giriş ve Temel Kavramlar
2)	Temel Bulut Teknolojileri
3)	Altyapı (IaaS) Servisleri
4)	Platform (PaaS) ve Yazılım (SaaS) Servisleri
5)	Veritabanı ve Veri Yönetimi
6)	Bulut Mimarisi Tasarım İlkeleri
7)	Bulut Güvenliği ve Kimlik Yönetimi
8)	Ara Sınav
9)	Sunucusuz Bilişim
10)	DevOps ve Bulut Bilişim
11)	Büyük Bulut Sağlayıcıları ve Uygulama Geliştirme
12)	Büyük Bulut Sağlayıcıları ve Uygulama Geliştirme
13)	Maliyet Yönetimi ve Optimizasyon
14)	İleri Konular ve Vaka Çalışmaları

*Bu alan öğrencilerin ders öncesi hazırlık ve sonrası dersi pekiştirme için paylaşılan ders materyallerini içerir.

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar:

DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI - PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLİŞKİSİ

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)	1	2	4	5	3
Program Öğrenme Çıktıları (PÖÇ)
1) Matematik, istatistik ve olasılık konularındaki temel kavramları açıklar; bu bilgileri veri analizi, modelleme ve sonuçların yorumlanmasında uygular.
2) Algoritma tasarım ilkelerini açıklar ve en az bir programlama dili kullanarak problem çözmeye yönelik yazılımlar geliştirir.
3) Makine öğrenmesi ve veri madenciliği algoritmalarını karşılaştırır, uygun yöntemi seçer ve gerçek veri üzerinde uygular.
4) Büyük veri platformları, dağıtık sistemler ve bulut bilişim mimarilerini kullanarak veri işleme süreçlerini gerçekleştirir.
5) Doğal dil işleme tekniklerini metin verisi üzerinde uygular ve temel düzeyde NLP tabanlı uygulamalar geliştirir.
6) Farklı veri kaynaklarını analiz eder, anlamlı çıktılara dönüştürür ve uygun görselleştirme araçlarıyla sunar.
7) Karar destek sistemlerini kullanarak veri temelli karar modelleri oluşturur.
8) Endüstriyel ve sektörel problemlere yönelik optimizasyon modelleri kurar ve çözümler üretir.
9) Mesleki uygulamalarda etik ilkeler, veri güvenliği ve sosyal sorumluluk çerçevesinde hareket eder.
10) Alanındaki güncel teknolojik gelişmeleri takip eder, ekip çalışmasına etkin katılır ve yaşam boyu öğrenme bilinci geliştirir.

BÖLÜM III: DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLE İLİŞKİSİ

Dersin Program Öğrenme Çıktılarına Katkı Düzeyi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Program Öğrenme Çıktıları	Katkı Oranı (1-5)
1)	Matematik, istatistik ve olasılık konularındaki temel kavramları açıklar; bu bilgileri veri analizi, modelleme ve sonuçların yorumlanmasında uygular.
2)	Algoritma tasarım ilkelerini açıklar ve en az bir programlama dili kullanarak problem çözmeye yönelik yazılımlar geliştirir.
3)	Makine öğrenmesi ve veri madenciliği algoritmalarını karşılaştırır, uygun yöntemi seçer ve gerçek veri üzerinde uygular.
4)	Büyük veri platformları, dağıtık sistemler ve bulut bilişim mimarilerini kullanarak veri işleme süreçlerini gerçekleştirir.	5
5)	Doğal dil işleme tekniklerini metin verisi üzerinde uygular ve temel düzeyde NLP tabanlı uygulamalar geliştirir.
6)	Farklı veri kaynaklarını analiz eder, anlamlı çıktılara dönüştürür ve uygun görselleştirme araçlarıyla sunar.
7)	Karar destek sistemlerini kullanarak veri temelli karar modelleri oluşturur.
8)	Endüstriyel ve sektörel problemlere yönelik optimizasyon modelleri kurar ve çözümler üretir.
9)	Mesleki uygulamalarda etik ilkeler, veri güvenliği ve sosyal sorumluluk çerçevesinde hareket eder.
10)	Alanındaki güncel teknolojik gelişmeleri takip eder, ekip çalışmasına etkin katılır ve yaşam boyu öğrenme bilinci geliştirir.

BÖLÜM IV: DERSİN ÖĞRENME VE ÖĞRETME YÖNTEMLERİ İLE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ

Dersin Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm öğrenme ve öğretme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların öğrenme ve öğretme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri
Anlatım
Problem Çözme
Gösterip Yaptırma
Laboratuvar
Ödev
Proje Hazırlama
Derse Aktif Katılım

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm ölçme ve değerlendirme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların ölçme ve değerlendirme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri
Ara Sınav
Yarıyıl Sonu Sınavı
Ödev Değerlendirme

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Katkı Oranı
Ara Sınavlar	1	% 35.00
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 50.00
Derse Aktif Katılım	1	% 15.00
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
Toplam		% 100

BÖLÜM V: DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ

ÖĞRENME VE ÖĞRETME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Laboratuvar	0	0	0
Uygulama	14	3	42
Derse Özgü Staj	0	0	0
Arazi Çalışması	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	0	0	0
Sunum / Seminer	0	0	0
Proje	0	0	0
Ödevler	1	10	10
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	94
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Kısa Sınav	0	0	0
Ara Sınavlar	1	20	20
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	30	30
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	50
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri)			144
DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat)			6