PROJE ÇALIŞMA KONULARI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "PROJE ÇALIŞMA KONULARI"

Transkript

1 Bahar PROJE ÇALIŞMA KONULARI Doç. Dr Ahmet Sayar KONULAR Aşağıdaki konu başlıkları ilk etapta anlaşılması ve yapılması zor gelebilir. Ancak, bu konularda gerekli destek ve bilgi sağlanacaktır. Konuları (zorluk derecesine göre) 2-3 kişilik guruplar halinde alabilirsiniz. Konu-1 : Büyük nokta verilerinin big-data frameworkleri ile kümelenmesi. Big-data framework olarak Hadoop kulanılması önerilmektedir. Kümeleme algoritması olarak k-means ya da dbscan algoritmaları kullanılabilir. - Bunun için ilkönce Big data rameworklerinden Hadoop kurulumu gerçeklenecek. İçinde varolan küçük demo testler yapılacak. WordCount gibi. - Daha sonra Apache Mahout Hadoop üzerinde çalıştırılacak. Mahout daki hazır kütüphanelerden kümeleme için varolanlar kullanılacak. Konu-2 : All pairs shortest path algoritmasının akıllı cep telefonlarında lokasyon tabanlı servislerde kullanımının araştırılması. Buna bağlı olarak android telefonlarda bir uygulama. Zaman ve en kısa yol kısıtları altında en uygun yolun seçilmesi ve önerilmesi. - Bunu bir yol yapımı ya da boru hattı uygulaması olarak da düşünebilirsiniz. En az maliyetle node ları birbirine bağlama uygulaması şeklinde düşünülebilir. Belirli nokta setleri var bunlar adres olarak ya da lat/lon olarak tanımlı olabilir. - Bun web tabanlı ya da cep telefonu uygulaması olarak oluşturabilirsiniz. Bir arayüzle senaryoyu kendiniz düşünebilirsiniz. Konu-3 : Traveling Salesman Problem (TSP) olarak adlandırılan ve çözümü NP-complete olan algoritmanın yol seyahat öneri sistemlerinde kullanılabilirliğini özel durumlarda incelemeye dayalı ve bir uygulama gerçeklemeye dayalı çalışma. Mesela zaman kısıtlı (herhangi bir zamanda herhangi bir noktada bulunma) ve sıralama (sequence) kısıtı (a noktasındaysan daha sonra sadece b ye git) gibi kısıtlar altında kullanıcının verdiği bilgilere dayalı olarak (interaktif Google Map API kullanarak harita üzerinde) kullanıcıya akıllı ve efektif seyahat planı hazırlama. - Web tabanlı ya da android akıllı telefonlar üzerinde geliştirilebilir Konu-4 : Sosyal ağlardan (Facebook ve Twitter gibi) verinin çekilmesi ve modellenmesi üzerine literatür çalışması ve uygulamalar. Bu konuda sosyal ağlardan veri çekip akademik çalışmalarda kullanımı sağlayan siteler araştırılabilir. Belirli miktara kadar Streaming olarak verinin çekilmesini sağlayan teknikler ya da programlar araştırılabilir. Veriler lokasyon verileri ya da demografik veriler olabilir. Şu anki teknolojiler nedir? Bu tür çalışmalar nereye gidiyor? - Web seris tabanlı servis arayüzleri, JSON ve/veya XML veri formatları, bu verilerin ayrıştırılması vs çalışmaları kapsayacaktır.

2 - Araştırma ve uygulama eşit ağırlıklı bir proje olacaktır. Konu-5 : Graf algoritmaları üzerine çalışmalar. Sensörlerden elde edilen koordinatsal bilgiler, network modellerinden elde edilen veriler, GPS lerden elde edilen veriler üzerinde akıllı sistemler geliştirmede kullanılan yaklaşımlar ve uygulamalar - Mesela, şu örnek makalayi internetden bulup inceleyin ve bir uygulamasını gerçekleyin: "Discovery of subgraph Patterns in a Large Weighted Graph" Konu-6 : Google Map API üzerinde bir uygulama. Gerçek uydu mozaik görüntüleriyle birebir eşlenerek seçilen bölgeye düşen mozaiklerin yüksek hızda aranması için yazlımın geliştirilmesi. Uygulama harita üzerinde interaktif olacak. Mozaiklerin koordinat verileri NoSQL veri tabanlarında tutulacak ve servis edilecek. Detaylar daha sonra sunulacaktır. - Java web frameworkleri kullanılarak gerçeklenecek. - Google map API kullanılacak. - Map üzerinde basılı tutarak secilen pencere bölgeye düşen alana ait koordinar bilgileri sayısal olarak elde edlecek. - Seçilen bölgeye ait gerçek uydu resimleri, daha önceden oluşturulmuş NoSQL veri tabanından çekilecek. - Detaylar size verilecektir. İlk 3 maddeyi gerçekledikten sonra diğer madde konusunda yönlendirileceksiniz. Konu-7 : Poligonlar üzerine big-data (büyük veri) mimarisi olan eşle-indirge (mapreduce) ile hadoop ya da Spark kullanarak çeşitli algoritmaların uygulanması. - Her bir poligonun köşe koordinat değerleri ile bir txt dosyasında tutulduğunu düşünün. Bu poligonları dosyalardan okuyup kullanıcı tarafından verilen bir aralık sorgusu ile kesişen poligonların MapReduce ile gerçekleştirilmesi - Ortak bir koordinat sistemine göre tanımlı poligonların her birinin bir txt dosyasında tutulduğunu düşünün. Bu poligonları dosyalardan okuyup birbirleri ile kesişen poligonları birleştirerek daha büyük bir poligon oluşturan bir yaklaşımı MapReduce ile gerçekleştirme. Konu-8 : Microsoft.NET DryadLINQ (büyük ölçekli paralel dağıtık cluster-küme hesaplama) kurulumu incelenmesi ve bir uygulama gerçekleme. DyradLINQ ile Hadoop'un karşılaştırılması. - Konu-9 : SocioGIS (kendi adlandırmam) - Sosyal ağlar ile Coğrafi Bilgi Sistemleri (Geographic Information Systems -GIS) alanlarını kapsayan çalışmaların literatürde taranması ve belirli kapsamda detaylı analizi. Yani sosyal ağ verileri üzerinden GIS uygulamaları ne tür çalışmalar üzerinde yoğunlaşmakta? Bu, büyük veri kapsamında da incelenebilir. - Şu makale okunabilir başlangıç olarak: "Visualization of social media: seeing a mirage or a message?" - Cyberspace and social media

3 Konu-10 : XSL dönüştürücüleri için script tabanlı otomatik XML formatlayıcı. - İçerik ve sunum-format çalışmaları modüler olarak ayrılacak. - İçerik veritabanından alınabilir. - Rastgele formattaki dökümanları ortak formata dönüştürme çalışması - XML, XSL ve XSLT teknolojileri kullanılarak geliştirilecek - Declerative script based automatic xml formatter Konu-11: Cokdegiskenli (Multivariate) uzamsal (spatiotemporal) verilerin uydu görüntüleri üzerinde görsel interaktif analizi - Temelinde Google Map API kullanılacaktır. - Elinizde excel benzeri (kodlama kolaylığı açısından text dosyası da olabilir) kolonlardan oluşmuş veriler olsun. İlk kolon x, ikinci koln y değerlerini versin. Bunlar harita üzerinde veriyi nereye konumlandıracağınızı belirler. Diğer kolanlar da bu noktalardaki verinin büyüklük-içerik bilgilerini gösterir. Örnek olarak üçüncü kolan deprem sarsıntı şiddetini versin. O zaman oluşturacağınız ölçeğe göre 0-2 arası mavi, 3-5 arası sarı, 6-8 arası turuncu ve 9+ olunca kırmızı renklendirmeler yapabilirsiniz ilgili x,y koordşnatına. - (x,y) kordinatında çubuk, küp, çokgen prizma vb nesneler kullanılarak gösterilebilir. X ve y den başka sadece bir kolon varsa değişen çubuk yükseklikleriyle değerler görselleştirilebilir. Birden fazla kolon-parametre varsa küp, çokgen prizma vb nesneler kullanılarak gösterilebilir. Herbir yüzey ve renk farklı özelliği temsil edecek ve interaktif olarak mouse tıklayınca değer gösterecek. - Ayrıca Bonus olarak; kolona herhangi bir anda değer eklendiğinde görselde gerçek zamanlı (eşzamanlı) olarak güncellenecek. Diğer bir bonus ise görselde yapılacak bir değişikliğin gerçek zamanlı olarak dosyaya yansıtılması olabilir. Konu-12: Gerçek uydu görüntülerini örme mimarisi - Fotoğraf makinelerinde görmüş olduğunuz panoramik çekme özelliğini uydu görüntüleri üzerinde uygulama çalışması olacaktır. - Bu konu literatürde image stitching ve image registration olarak adlandırılmaktadır. - Bu konu üzerinde ilk etapta, görüntü birleştirilmesi uygulamaları konusunda literatür çalışmaları yapılacaktır. Uydu görüntülerinde (spatiotemporal görüntüler) diğer görüntülerin birleştirilmesinden farklı olarak karşılaşılabilecek zorluklar araştırılacaktır. - Size verilecek örnek uydu görüntüleri üzerinden SIFT ve SURF algoritmaları ile geometrik kesme tabanlı algoritmaların uygulanması çalışması yapılacak. (Tarbil ile ortak çalışma) - Aslında burada yapılacak çalışmanın odağında web servisler kullanılarak birden fazla makinada paralel hesaplama ile ölçeklenebilir resim örme mimarisi oluşturma isteniyor. Belki projenin ilerki aşamalarında Hadoop ya da Spark gibi bigdata frameworkleri kullanılarak birşeyler de yapılabilir. Konu-13: Güvenilir yol paylaşım sistemi (Güvenilir Otostop): Okul ağında güvenilir otostop ağı oluşturma ve aynı ağdaki kayıtlı araçlı ve araçsız insanların match edilmesi. (Mobil tabanlı lokasyon servisleri geliştirme - Android*, windows, iphone.) - Okula kendi aracımla gelirken yolda otostop çeken kişilerin öğrenci olup olmadıklarını ve öncelikle güvenilir olup olmadıklarını bilemediğimden arabama almıyorum. Aynı şekilde otostop çekmek isteyen biri de sırf buna benzer sebeplerden otostop çekmemektedir.

4 - Bu çalışmada karşılıklı güvenin garanti edilebileceği mobil tabanlı bir uygulama yazacaksınız. - Temel alacağınız konu, akıllı telefonların GPS ile konumlandırma servislerini Google API ile gerçekleyebilmeleri. Bunula ilgili foursquare vb uygulamalarda (eğer konumunuzun kullanılmasına izin veriyorsanız) bir yere gittiğinizde uygulama açıksa orada sizden başka o uygulamayı kullanan diğer abonelerinizin de olduğu uyarısını vermektedir. - Arabası olan ve olmayan kişiler daha önceden bir sunucuya kaydolur. Daha sonra onların hareketlilikleri-konumları server tarafından takip edilir. Herhangi arabalı yada arabasız (otostopçu) aynı yol üzerinde ve birbirlerine yaklaştığında sistem her ikisine de sinyal gönderir. Arabalı ve arabasız kişiler karşı taraftaki kişinin bu şekilde güvenli bir olduğunu anlayarak otostop olayı gerçekleşmiş olur. - Bu konuda android tabanlı bazı açık kaynak uygulama da bulabilir kullanabilirsiniz. Konu-14: Cep telefonu üzerinden kisilerin lokasyonları belirli aralıklarda (saniye) kaydedilip ortalama hareketlilikleri vs analizleri yapılabilir. (Mobil tabanlı lokasyon servisleri geliştirme - Android*, windows, iphone.) - Bu konuda yukarıdaki konuyla ilgili alanda bir çalışma olacaktır. Akıllı mobil telefonunuzdan lokasyonunuzu belirli aralıklarda alıp local olarak depolayabilir yada web servis kullanarak sabir bir servera aktarabilirsiniz. - Biriken-depolanan veriler üzerinde zaman ve lokasyon bilgileri kullanarak çeşitli uzamsal analizler yapılabilir. - Bu analizlerden bazıları kullanıcının ortalama haraketliliği, kullanıcının gunun hangi saatlerinde genelde nerelerde olduğu vs şeklinde akla gelen birçok analiz yapılabilir. - Lifelogger uygulamaları vardır bakılabilir. Konu-15: Kaybolan kişilerin bulunması markov chain, kalman filtreleme ve bazı yöntemlerle kişilerin düzenli hareketliliğine bağlı yerlerinin tespiti. (Mobil tabanlı lokasyon servisleri geliştirme - Android*, windows, iphone.) - Bu konu da yukarıdaki 2 konuyla teknoloji alanları açısından çok yakından ilgilidir. - Birönceki konuda bahsedilen saniyede bir kişinin konumunun kaydedilmesi mantığı burda da geçerlidir. Burada sadece bu verilerin amaca uygun nasıl işleneceği hangi algoritmaların kullanılacağıdır. Buradaki çalışmada saniyelik konumlara göre hareket eden kişinin belirli zaman aralıklarında çekim alanı dışına çıktığı varsayımıyla o bölgelerdeki nokta-lokasyon verilerinin elde edilemediği düşünülecek. Buradaki değerler kalman filtreleme ve-veya markov chaile tahmini yapılacaktır. Literatürde bu teknikler birçok yerde farklı veriler için uygulanmış hatta açık kaynak kodları da vardır. - Bunlardan yararlanarak kişinin belirli bölgelerde sağlayamadığı alanları interpolasyon ile tahmini yapılacaktır. Bu konuyla ilgili olarak; interpolation çalışması alternatif oarak düşünülebilir. Konuyla ilgili literatürler araştırılıp hangisi üzerinde çalışılacağı netleştirilebilir. - Mesela saat aralıklarına göre kişinin daha çok nerelerde bulunduğu bilgisi çıkarımı yapılarak verilen bir saatte kişinin bulunabileceği bölgeler istatistiki olarak sunulabilir. Buna benzer uygulama gerçeklenecektir. Konu-16: Mobil tabanlı görüntü işleme servisleri geliştirme - Android*, windows, iphone - Nesnelerin uzaklıklarının hesaplanması vs şeklindeki uygulamalar olabilir.

5 - Yada edge-detection (kenar belirleme) yapılabilir uygulama olarak. Bu konu ile ilgili açık kaynak kodları mevcuttur. - Başka bir uygulama, gerçek zamanlı olarak kamera ile çevrenizi tararken, daha önceden belirlediğiniz şekle benzer bir şekil ekranda belirirse kullanıcıya uyarı vermesi. Yani aslında görüntü üzerinden gerçek zamanlı nesne arama (search) yapabilirsiniz. Mümkün olduğunca hazır kaynak kullanabilirsiniz. Burada teorisi ve kullandığınız mimarinin açıklanması önemlidir. - Akıllı cep telefonunun kamerasını kullanarak alınan görüntülerin gerçek zamanlı olarak bir sunucuya gönderilmesi ve gerekli analizlerin gerçek zamanlı olarak cep telefonuna gönderilmesi. - İlk etapta web cam ve masaüstü bilgisayarda uygulama gerçeklenebilir. Daha sonra android sistemlerde vep telefonu ile bir uygulamaya dönüştürülebilir. - Konuyla ilgili gerekli yardım verilecektir. Konu-17: Java Message Service (JMS) ve Java media framework (JMF) ile gerçek zamanlı video paylaşım mimarisi - Bu konuda JMS ve JMF konuları incelenecek. Bu frameworkler ile neler yapılabilirin literatür taraması yapılacak. Uygulama olarak sizin bir öneriniz oluşmaz ise ben size aşağıdaki şekilde bir konu vereceğim. - JMS olarak açık kaynak Apache ActiveMQ kullanılabilir. - Resimlerin ardarda oynatılarak (yani video) publish-subscribe tabanlı paylaşımı JMS çatısı ile gerçeklenecek. - Resimlerin göderildiği yerde (subscriber tarafı) oynatılması için JMF kullanılacak. Framelerin gönderilmesi (publisher) belirli bir topic üzerinden olacak. O topiğe subscribe olan kullanıcılar o frameleri JMF client tool ile oynatacaklar. Aşağıdaki linki okumanızda fayda olacaktır. Konu-18: Haadoop temelli Map-Reduce Uygulamaları - Geometrik düzlemde 2D spatial data analizleri - Sosyal network lerde uygulamalar - Sunucu logları toplama ve text tabanlı analizler Konu-19: Uydu görüntüleri parça mozaik görüntülerdir. Bunların örülmesi ya da bu görüntüler üzerinden nesne çıkarımı vb görüntü işleme ya da pattern recognition algoritmalarının uygulanabilmesi için bu mozaikler üzerinde computational geometry konusuna giren bazı işlemler gereklidir. Bu anlamda nesneleri çevreleyen pencerelerin (mozaik) hesaplanması, bir nesneyi tanımlamak için gereken mozaiklerin hesaplanması, ya da bir nesnenin görüntüsünü var olan mozaiklerden elde edilip edilmediğinin hesabi gibi algoritmik çalışmalar yapılacaktır. Ayrıca poligonları join etme, poligonların kesişen bölgelerinin çıkarımı vb çalışmalarda yapılması gerekebilir. Bu çalışmalarda yer almak istiyorsanız bu konuyu seçebilirsiniz. Konu-20: Visual basic excel macro uygulamaları personel F1 formlarının hazırlanmasında kolaylık sağlayan alternatif çıktı formatlarında hazırlayan arayüzlerinin geliştirilmesi. (Benim proje listemde.net ile gerçeklenmesine izin verdiğim bir-iki projeden biri) - Belirli formatta hazrılanacak; Excell dosyası çıktısı üretme ve PDF çıktısı üretme işlevine sahip

6 - Daha önce yazımına başlanmış ancak yarım kalmış proje elimde mevcut onun devamı şeklinde olacak ve bu dönem bitmesi isteniyor. - Excell hücreleri şeklinde hücrelere belirli arayüzden kullanıcı değerler girecek. Arka planda bazı otomatik kontroller yapılacak. Bazı hücrelerin değerleri otomatik olarak diğer bazı hücrelerden belli formulasyonuna göre oluşturulacak. Birçok kısıtı ve kural var bu konuda benimle sıkı çalışılacak. Sonuçta bölümümüz öğretim üyelerinin herbirinin ihtiyacı olan bir ürün geliştirilecek. Konu-21: Spatial skyline queries (uzamsal skyline sorguları) - uygulama analiz. - Bir düzlemde tanımlı nokta ve şekiller üzerine yapılan optimizasyon sorguları şeklinde özetlenebilir. - Örnek verecek olursak, otel verisi için; elimizde x,y koordinat-lokasyon bilgisi (denize yakınlığı bilgisi) ve gecelik ücret bilgisi var. Bunu üzerine yapılacak olan skyline sorgusu; denize en yakın olan ve ücreti en az olan oteli bulmayı hedefler. - Bu konunun hedefi sizi spatial (geometrik-uzamsal) verilerin analizine hazırlamak. Bu konuyla ilgili gerçek hayata uyarlanan birçok akademik çalışma mevcuttur. Algoritma analizine dayanmaktadır. Konu hakkında literatür çalışmasına aşağıdaki linkten başlayabilirsiniz. Konu-22: Voronoi Diagramları araştırma ve uygulamaları. - Voronoi diyagramları düzlemdeki nokta verileri arasında proximity (yakınlık-yakınsama) bilgisini bir veri yapısı şeklinde kodlanmasını sağlar. Bu şekilde kodlama bir anlama indexlemedir. - X noktasına (nesne) Hangi nokta (nesne) en yakındır? X noktasından en yakın hastane nerededir? Şeklindeki spatial sorguların hızlı cevaplandırılmasında yardımcı olan bir algoritmadır. - İngilizce olarak tanımı - Voronoi poligonlar, bulunan ve değeri (x-y koordinatları) bilinen noktalar için, bu noktalara en yakın noktalar kümesini içerem poligonların bulunması ile elde edilir. Tanım olarak biraz karışık gibi görünse de aşağıdaki linkteki 2dklık video da konu çok güzel özetleniyor Bu konuda matlab da incelebilir. Hatta matlab kodunu java lib olarak kendi kodunuza gömüp çalıştırabilirsiniz. Konu-23: Bigdata - Eşle İndirge (MapReduce) mantığına dayalı Hadoop ile ilgili Apache Hive Frameworkun incelenmesi ve bir uygulama. Bu konulara geçebilmek için Hadoop frameworkünü kurup küçük uyglamalar geliştirmiş olmanız beklenmektedir. - Bu konu, çok iyi java bilgisi içermektedir. Ayrıca aşağıdaki konularda çalışmaya başlamadan önce Hadoop Bigdata frameworkunda daha önce çalışmış olmanız beklenmektedir. Çalışmadıysanız ekstra effor gerekecektir. - Apache Hive: Data ambarı altyapısı. Hadoop üzerine kuruludur. Amaç veri analizi ve sorgulama. Bu teknoloji Facebook tarafından geliştirilip kullanılmaya başlanmıltır. Netflix ve Amazon da kullanmaya başlamıltır. Apache hive Hadoop file sistemindeki büyük veriler üzerinde analizler yapılmasını sağlar. Analizler veri madenciliği vs şeklinde de olabilir. Apache Hive SQL benzeri HiveQL diye adlandırılan bir sorgu dili kullanır. HiveQL, mapreduce (eşle-indirge) mantığını içeren akıllı sorgu üretme mantığını destekler. Sorguları hızlendırmak için indexleme yapısı (bitmap

7 indexleme de var) sağlar. Şu anda 4 adet desteklenen dosya yapısı vardır. Bunlar; text dosyaları, sequence dosyaları (hadoop tanımlı), ORC dosyaları (Column based databaselerle uyumlu verı temsili) ve RC dosyaları. - Konu-24: Bigdata - Eşle İndirge (MapReduce) mantığına dayalı Hadoop ile ilgili Apache Pig Frameworkun incelenmesi ve bir uygulama. Bu konulara geçebilmek için Hadoop frameworkünü kurup küçük uyglamalar geliştirmiş olmanız beklenmektedir. - Bu konu, çok iyi java bilgisi içermektedir. Ayrıca aşağıdaki konularda çalışmaya başlamadan önce Hadoop Bigdata frameworkunda daha önce çalışmış olmanız beklenmektedir. Çalışmadıysanız ekstra effor gerekecektir. - Apache Pig: Hadoop a bşr eklendti olarak düşünülebilir. Hadoop da işlenecek verinin ve veri üzerine işlemlerin tanımlanması konusunu içerir. HDFS i dosyaları yazma okuma için Hadoop mapreduce çeirdeğini de işlemleri yapmak için kullanır. Pıg Latin diliyle yaratılan script tabanlı statements lar mapreduce işlemlerine çevrilir. Diğer kullanıcılar için tanımlanmış fonksiyonlar da piggybank denen repository de reusability için jar olarak tutulur. Konu-25: Bigdata - Eşle İndirge (MapReduce) mantığına dayalı Hadoop ile ilgili Apache Flume Frameworkun incelenmesi ve bir uygulama. Bu konulara geçebilmek için Hadoop frameworkünü kurup küçük uyglamalar geliştirmiş olmanız beklenmektedir. - Bu konu, çok iyi java bilgisi içermektedir. Ayrıca aşağıdaki konularda çalışmaya başlamadan önce Hadoop Bigdata frameworkunda daha önce çalışmış olmanız beklenmektedir. Çalışmadıysanız ekstra effor gerekecektir. - Apache Flume: Çok büyük verileri (mesela ve özellikle log verileri) HDFS e yüklemek için ortaya çıkmış bir ptoje. Hadoop un dosyaları işleyebilmesi için dosyaların HDFS de olması gerekiyor. Bu framework de Haddop ile birlikte çalışan bir alt framework. Sadece Hadoop a değil Hbase e de dosya yüklemekte kullanılıyor. Multiple dosya kaynağından agent based olarak tek bir HDFS e (sink) sürekli veri yükleyebiliyor analiz için. o Bu konuyu çalışmaya başlayabilmek için Hadoop konusunda bilgi sahibi olmanız gerekmektedir. o Bu konularda ön bilginiz yoksa ve Java bilginiz çok güçlü değilse sizin için zor olabilir. o Konu-26: ElasticSearch Lucene tabanlı arama mimarisi. Bir uygulama geliştirilecek. - Elasticsearch bigdata analizlerinde search için kullanılan bir yaklaşım. Elastik search SQL gibi yapısal veritabanları üzerinde değil yapısal olmayan veri yığınları üzerinde çalışır. Yapısal olmayan veri yığınlarına sosyal networklerde (facebook, twitter etc.) biriken text tabanlı bilgiler ya da serverların loglarında (catalina.out) biriktirdiği text tabanlı bilgiler verilebilir. Bu konuda aşağıdaki link ilkönce bigdata nın ne olduğunu, sonra da elasticsearch mantığı ve yapısını anlatmaktadır. Literatür taramasına buradan başlayarak güzel bir örnek düşünebilirsiniz. - Somut ornek: iphone6 ile ilgili kac tane tweet atıldı? iphone6 ile ilgili İzmit içinde kac tane tweet atıldı? iphone6 ile ilgili İzmit içinde gecen ay kac tane tweet atıldı? Bu soruların yanında bu soru tiplerinin çatısını çıkarıp değiştirilebilen kısımları ayıklarsak (son sorgu üzerinden) su soru yapısı cıkar: XXXX ile ilgili XXXX içinde gecen XXX kac tane tweet atıldı? Dikkat edin yapısal olmayan veri üzerinde yapısal queryler oluşturuldu. Veri yapılandırılmadı. Veri üzerinde önceden

8 konfigürasyon yaılmadı. Verilerle ilgili ön hesaplamalar yapılmadı. Elasticsearch ün bir örnek üzerinden sağladığı kolaylıkları göstermek istedim. Daha detaylı bilhiui aşağıdaki linlten öğrenebilirsiniz. - GitHub Elasticsearch kullanıyor. - Konu-27: Neo4J Java tabanlı graph NoSQL kutuphanesi ile ilgili uygulamalar ve araştırmalar. - Sosyal aglarda (social network) yapılmış ve yapılmakta olan birçok uygulama mevcut. Bu konularda birşeyler yapılabilir. - Varolan graf algoritmaları (Max-Flow ve Min-Cut) literatür çalışması olarak özetlenecek. - Bu algoritmaların sosyal ağlarda hangi tür analizler için kullanılabileceği çalışması yapılacak. - Bu iki ön literatür çalışmasından sonra güzel ve uygulanmamış yeni bir konu üzerinden Neo4j ile bir uygulama yapılacak. Detalı ön bilgi için aşağıdaki linle bakın. - Cypher (graf sorgu dili) kullanılacak - Master-slave replikasyon tekniği ile yüksek performans sorgular için (scaling ve availability) Neo4J HA ya bakılabilir. - Konu-28: Neo4J-Spatial gragh tabanlı NoSQL kutuphanesi ile spatial veri madenciliği aştırma ve uygulama - Neo4J üzerine kurulu CBS verileri üzerinde spatial analizler ve topolojik sorgular içeren eklenti şeklinde düşünülebilir. - Bu konuda literatür araştırmasından sonra bir uygulama yapılabilir. - Bu konuda varolan uygulamalar var mı yoksa sadece fikir olarak mı duruyor araştırılacak. Github daki uygulama çalışıyor mu test edilecek. - Graph algoritmalari uygulama: Min-cut algoritmasi ile closely connected set of nodes larin tespit edilmesi. Cesitli sosyal ag uygulamalari olabilir. Veri seti suni nokta verileri olarak olusturulabilir. Gercek verilerin bulunmasi ve uygulanmasi bonus olacaktir. Konu-29: Hadoop bigdata mimarisinin uzamsal veriler üzerindeki uygulamaları ve literatür araştırması. - Spatial data (uzamsal veri) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri, savunma sanayinde, askeriyede insansız hava araçlarının geliştirilmesinde, uçaklarda otomatik pilot uygulamalarında, savunma ve eğitim alanında similasyon uygulamalarında, uydu sistemleri ve uzaktan algılama çalışmalarında ve daha birçok alanda son yıllarda çokça uygulama alanı bulan teknolojilerdir. Bu konuyla ilgili verilerin exponansiyel olarak artması bu verilerin analizinde bigdata konseptinin kullanımını zorunlu kılmaya başlamıştır. Hadoop olarak bu konu üzerinde son birkaç yılda yapılan çalışmalar daha hala emekleme devresindedir ve bu çalışmalar aşağıdaki şekilde özetlenmiştir. Bu konularda gelinen son nokta, akademik ve iş hayatındaki gelişmeler, ihtiyaçlar ve servisler incelenerek bir durum değerlendirmesi yapılacaktır. - Aşağıdaki konulardan birinde uygulama yapmanız Bonus olacaktır. Yada varolan bir uygulama bulup çalıştırmanız da yeterli olacaktır. o Hadoop-GIS, SpatialHadoop, CG_Hadoop

9 Konu-30: Apache Mahout ile ilgili büyük veriler üzerine data mining uygulamaları - Apache Mahout öneri (recommender) sistemlerde çokça kullanılır. - Foursquare in recommender sistemi Mahout üzerine kuruludur. - Örnek uygulamalar o Coğrafi mekanlar için tavsiye sistemi o MIMIC II klinik verileri üzerinde uygulama geliştirme - Korkulacak kadar olmadığını aşağıdaki linkten görebilirsiniz. - Konu-31: Apache Spark ile ilgili büyük veri işleme uygulamaları - Apache Spark genel amaçlı bir cluster computing çatısıdır. - JAVA temellidir. Sorgu dili olarak Spark SQL, Makine öğrenmesi için Mlib ve graf işlemleri için GrahX eklentisi vardır. - Unix, Windows ve Mac OS sistemlerde çalışabilir. En iyi performans Unix makineler göstermiştir. - Spark birçok örnek programla birlikte gelir kurulunca. - Hadoop ile temel karşılaştırma ve fark: Spark in memory çalışamaya meyilli, hadoop disk üzerinde çalışır. Herbirinin birbirlerine karşılıklı avtg ve dezavantakı vardır. Spark Hadoop frameworku içinde de çalışır. O zaman HDFS üzerinde mapreduce yerine spark mantığı kullanımış olur. Spark memory üzerinde olduğu için daha çok interaktif gerçek zamanlı uygulamalarda milisec işlemler için kullanılır. Hadoop içinse; saatler alan işin dakikalar içinde bitmesi yeterlidir. Daha detaylı karşılaştırma için aşağıdaki linke bakabilirsiniz. - Map-Reduce Konu-32: Publish-Subscribe tabanlı mesajlaşma sistemi ile gerçek zamanlı video streaming uygulaması - (Real-time video streaming) - Publish-subscribe temele dayalı mesaj servisleri ile gerçek zamanlı video paylaşım uygulaması. - Mobesa kameralarından yoldan gecen araçların tiplerini (tiplere göre detaylanmış) topiklere streaming yapıp, bu topiklere subscribe olmuş kullanıcıların uyarılarak takip ettikleri araçların kameradan görüntülenmesi. - Birden fazla publisher ve subscriber olduğu varsayılacak. Konu-33: Video streaming görüntüleri üzerinden gerçek zamanlı olarak nesnelerin uzaklıklarını hesaplama - Mobese kameralarına uyarlamak üzere, taş vb cisim atıldığında kameranın kendisini mekanik bir şekilde koruyabileceği kapaklı bir düzenek tasarlanacağını hayal edin. - Sizden bu işin sadece görüntü işleme kısmını yapmanız bekleniyor. - Kameraya doğru bir cisim fırlatıldığında ve bu cisim belirli bir yakınlığa geldiğinde algılanması gerekir. Konu-34: Web Sunucuların urettiği log dosyalarını arama ve analiz için Lucene tabanlı mimari - Apache Tomcat in ürettiği log dosyaları sistemin ne zaman açıldığı, ne zaman ne tür hatalar verdiği, ne tür servislerin daha çok kullanıldığı ve hatta kullanıcının kendisinin belirleyeceği

10 custom bilgileri ve taramaların çıktıları içeren bir text dosyadır. Bu nedenle logların analizi Bigdata konusunda çok uygulama alanı bulmaktadır. - Biz de bu çalışmada sunucu loglarını analiz eden, kullanıcıya karar desteği ve bilgi için destek sağlayan Lucene tabanlı arama mimarisi geliştireceğiz. Konu-35: Graph algoritmalari uygulama: Min-cut algoritmasi ile closely connected set of nodes larin tespit edilmesi. Cesitli sosyal ag uygulamalari olabilir. Veri seti suni nokta verileri olarak olusturulabilir. Gercek verilerin bulunması ve uygulanması bonus olacaktır. Konu-36:.NET ve C# konusunda çok iyi olan kişiler için listemdeki proje: Personel F1 formlarının hazırlanmasında kolaylık sağlayan alternatif çıktı formatlarında hazırlayan arayüzlerinin geliştirilmesi. Matbu bir excel dosyasında hücreler arasında hesaplamalı ilişkiler ve bağlantılar var. Bu formun format olarak oluşturulması ve matematiksel ilişkilerin gerçeklenmesi temelli bir çalışma olacaktır. Konuyla ilgili detaylar için beni görmeniz gerekmektedir. Konu-37: ÖNERECEĞİNİZ VE TARAFIMDAN ONAYLANAN HERHANGİ BİR KONU DA KABUL EDİLEBİLİR. ANCAK,.NET WEB OTOMASYONU TÜRÜNDE KONU ÖNERİLERİ KESİNLİKLE KABUL EDİLMEYECEKTİR.

MUH 402 BİTİRME ÇALIŞMASI

MUH 402 BİTİRME ÇALIŞMASI 2014-2015 Bahar MUH 402 BİTİRME ÇALIŞMASI Yrd. Doç. Dr Ahmet Sayar KONULAR Aşağıdaki konu başlıkları ilk etapta anlaşılması ve yapılması zor gelebilir. Ancak, bu konularda gerekli destek ve bilgi sağlanacaktır.

Detaylı

Büyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan

Büyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan Büyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan ARGEDOR Bilişim Teknolojileri ARGEDOR ARGEDOR, şirketlere ve son kullanıcılara yenilikçi bilgiyi işleme çözümleriyle dünya çapında mevcut olan

Detaylı

BÜYÜK VERİ. Abdulkadir ŞAN Proje Yöneticisi 7/1/2014 VERİ SİSTEMLERİ. Anayurt Güvenliği Md. Yrd. Metin Madenciliği ve Kaynaştırma Sistemleri

BÜYÜK VERİ. Abdulkadir ŞAN Proje Yöneticisi 7/1/2014 VERİ SİSTEMLERİ. Anayurt Güvenliği Md. Yrd. Metin Madenciliği ve Kaynaştırma Sistemleri BÜYÜK VERİ Abdulkadir ŞAN Proje Yöneticisi 1 VERİ SİSTEMLERİ Relational Database DataWarehouse 2 1 VERİ TÜRLERİ 3 BÜYÜK VERİ NEDİR? Verinin çok büyük bir kısmı YAPISAL OLMAYAN veridir ve şimdi bu veriyi

Detaylı

AKILLI TATIL PLANLAMA SISTEMI

AKILLI TATIL PLANLAMA SISTEMI AKILLI TATIL PLANLAMA SISTEMI Istanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi Bitirme Ödevi Ali Mert Taşkın taskinal@itu.edu.tr Doç. Dr. Feza Buzluca buzluca@itu.edu.tr Ocak 2017 İçerik Giriş

Detaylı

Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları

Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları Güven Fidan AGMLAB Bilişim Teknolojileri 18/10/11 GRID ÇALIŞTAYI 2007 1 MapReduce Nedir? Büyük data kümelerini işlemek ve oluşturmak

Detaylı

Büyük Veri. Yrd. Doç. Dr. Özgür Yılmazel Gökhan Çapan Anadolu Üniversitesi

Büyük Veri. Yrd. Doç. Dr. Özgür Yılmazel Gökhan Çapan Anadolu Üniversitesi Büyük Veri Yrd. Doç. Dr. Özgür Yılmazel Gökhan Çapan Anadolu Üniversitesi Büyük Veri Nedir? Büyük veriler her yerde Bilimsel hesaplamalar Medikal görseller Web Sunucu log dosyaları Ama büyük veri ne kadar

Detaylı

2005-2009 Tarihleri Arasında Avkom da Yazdığım Programlar 1 Avkomix Başlama Tarihi: Haziran 2007 Database LKS (Muhasebe Programından Gelen Veriler, Fatura, Konsinye, Banka, vb.) AvkomERP.mdb (Kendi veritabanımız,

Detaylı

1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz

1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz 1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz 300 kurumsal müşterimizde 1 milyonun üzerinde kullanıcıya günlük 250 binin üzerine sunulan video ile sorunsuz ve mükemmel

Detaylı

Bilgi Servisleri (IS)

Bilgi Servisleri (IS) Bilgi Servisleri (IS) GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul Emrah AKKOYUN Konu Başlığı Neden ihtiyaç duyulur? Kullanıcılar kimlerdir? Bilgi Servisi türleri MDS ve BDII LDAP Bilgi

Detaylı

MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ

MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf

Detaylı

Öğr.Gör. Gökhan TURAN www.gokhanturan.com.tr. Gölhisar Meslek Yüksekokulu

Öğr.Gör. Gökhan TURAN www.gokhanturan.com.tr. Gölhisar Meslek Yüksekokulu Öğr.Gör. Gökhan TURAN www.gokhanturan.com.tr Gölhisar Meslek Yüksekokulu Bilgisayarın Yapısı Donanım (Hardware): Bir bilgisayara genel olarak bakıldığında; Kasa, Ekran, Klavye, Fare, Yazıcı, Hoparlör,

Detaylı

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması,

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması, Projenin Amacı DSİ Genel Müdürlüğünde, Bölge Vaziyet Planı çalışmaları kapsamında üretilen ve mevcut DSİ faaliyetlerini içeren CBS veri setleri ile CBS Veritabanının incelenerek yine mevcut CBS donanım,

Detaylı

MAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ

MAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ MAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ Başar Bilgisayar Sistemleri Ve İletişim Teknolojileri San. Ve Tic. Ltd. Şti. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: basar@basarsoft.com.tr

Detaylı

İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MOBİL UYGULAMALAR DERSİ PROJE ÖDEV İÇERİĞİ

İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MOBİL UYGULAMALAR DERSİ PROJE ÖDEV İÇERİĞİ PROJE ADI: E-Bilet Uygulaması ÖĞRENCİ SAYISI:4 İnternet üzerinden otobüs, uçak vb. bilet rezervasyon ve satın alma işlemlerini gerçekleştiren bir uygulama geliştirilecektir. Bu uygulama için bir tane web

Detaylı

ICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI

ICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI ICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ 1.1. KAPSAM 1.2. SİSTEM ÖZETİ 1.3. DOKÜMAN ÖZETİ 2. ÇALIŞMA KONSEPTİ 2.1. Yeni Kullanıcı Oluşturmak 2.2. Şirket Bilgilerini

Detaylı

ArcGIS ile Elektrik Dağıtımı Uygulamaları Eğitimi

ArcGIS ile Elektrik Dağıtımı Uygulamaları Eğitimi ArcGIS ile Elektrik Dağıtımı Uygulamaları Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat ArcGIS ile Elektrik Dağıtımı Uygulamaları

Detaylı

Data Science Boot Camp

Data Science Boot Camp Data Science Boot Camp Eğitim Detayları Eğitim Süresi : 3 Gün Kontenjan : 12 Ön Koşullar : Eğitim Hakkında Data Science Boot Camp Sertifikasyon Programı Introductory Python, Data Science with Python: Data

Detaylı

PAZARTESİ SALI 2015-2016 Ders Programı 1. Öğretim 09.00-09.50 10.00-10.50 11.00-11.50 12.00-12.50 HRT4291 WEB TABANLI CBS GR:11 Ü.GÜMÜŞAY EZ-121 ; D1-129 HRT4291 WEB TABANLI CBS GR:22 Ü.GÜMÜŞAY EZ-121

Detaylı

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Leader in Safe City Technologies Güvenli Şehir Teknolojileri Yönetim Sistemi olan Ekin Red Eagle (OS) şehirdeki tüm sistemler ile iletişim

Detaylı

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Leader in Safe City Technologies Güvenli Şehir Teknolojileri Yönetim Sistemi olan Ekin Red Eagle (OS) şehirdeki tüm sistemler ile iletişim

Detaylı

OPC Data Access (DA) Temelleri

OPC Data Access (DA) Temelleri OPC Data Access (DA) Temelleri Hazırlayan Kepware Technologies Türkçe Meal Salih GÖK Anket Data Access nedir? Data Access in getirileri OPC DA e giriş (Data Access) OPC DA Özelliklerine bakış Hızlı bir

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

MongoDB. Doğan Aydın. Eylül, 2011

MongoDB. Doğan Aydın. Eylül, 2011 MongoDB Doğan Aydın Eylül, 2011 İçindekiler 1 Giriş.................................................... 2 2 Geleneksel Veri Tabanları Ve MongoDB................................. 3 3 Doküman Odaklı.............................................

Detaylı

Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi

Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi İçindekiler 1 Özet... 2 2 Giriş... 3 3 Uygulama... 4 4 Sonuçlar... 6 1 1 Özet Web sunucu logları üzerinde veri madenciliği yapmanın temel

Detaylı

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twiter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 4 Gün 24 Saat Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Genel

Detaylı

Yapısal Olmayan Verinin Potansiyelini Açığa Çıkarın

Yapısal Olmayan Verinin Potansiyelini Açığa Çıkarın Yapısal Olmayan Verinin Potansiyelini Açığa Çıkarın Alp Taşdemir 1 Geleneksel Kurumsal Analitik İşleme 2 Temel Paradigma Kayması Internet çağı ve patlayan veri artışı Oluşan eğilimleri ve fırsatları belirlemek

Detaylı

Sade ve tam ekran masaüstü kullanımının temel çıkış noktası, aranılan özelliğe çabuk erişimi sağlayan yenilikçi kullanıcı deneyimidir.

Sade ve tam ekran masaüstü kullanımının temel çıkış noktası, aranılan özelliğe çabuk erişimi sağlayan yenilikçi kullanıcı deneyimidir. Netsis 3 Netsis 3 Netsis 3, Netsis ERP ürün ailesinin 3. Boyuta taşınmış yeni arayüz ve işlevleriyle karşımıza çıkan yeni yüzüdür. 3. Boyut, Logo ürün ailesi için ortak bir hedefi işaret eder, çünkü yapılan

Detaylı

Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi. 01/05/2018 Salı 3 Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan

Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi. 01/05/2018 Salı 3 Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan BİLGİ TEKNOLOJİLERİ YÖNETİMİ EĞİTİM MODÜLLERİ Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi 01/05/2018 Salı Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan Bu dersin amacı, bilgisayar bilimlerinin temel kavramlarını

Detaylı

AKADEMİK LMS Web Tabanlı Uzaktan Eğitim Genel Bilgi ve Ders Aktivitelerine Erişim Öğrenci Kullanım Kılavuzu

AKADEMİK LMS Web Tabanlı Uzaktan Eğitim Genel Bilgi ve Ders Aktivitelerine Erişim Öğrenci Kullanım Kılavuzu AKADEMİK LMS Web Tabanlı Uzaktan Eğitim Genel Bilgi ve Ders Aktivitelerine Erişim Öğrenci Kullanım Kılavuzu ÖNSÖZ Akademik LMS (ALMS), Türkiye'deki yüksek öğrenim kurumlarının ihtiyaçlarını karşılamak

Detaylı

13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz

13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz 13 Aralık 2007 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Raporlar KULLANICI TANIMLI RAPORLAR Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz Kendi isteklerinize özel rapor tasarımları

Detaylı

OBEE (Call Statistic Reporter)

OBEE (Call Statistic Reporter) İşletmelerdeki telefon santralleri üzerinden yapılan tüm telefon görüşmelerini otomatik olarak bilgisayar ortamına aktaran, ücretlendirilmesini (kontör ve /veya görüşme süresi ne göre) yapan ve istendiğinde

Detaylı

VERİ TABANI UYGULAMALARI

VERİ TABANI UYGULAMALARI VERİ TABANI UYGULAMALARI VERİ TABANI NEDİR? Bir konuyla ilgili çok sayıda verinin tutulmasına, depolanmasına ve belli bir mantık içerisinde gruplara ayrılmasına veri tabanı denir. Veri tabanı programları;

Detaylı

DetailsView. DetailsView kontrolünün GridView kontrolüyle paralel şekilde kullanımı ile ilgili örnek

DetailsView. DetailsView kontrolünün GridView kontrolüyle paralel şekilde kullanımı ile ilgili örnek DetailsView NOT: Bu yazı www.yazgelistir.com sitesinden alıntıdır. Orijinal belgeye şurada ulaşabilirsiniz: http://www.yazgelistir.com/makale/asp-net-2-0-detailsview-ve-gridview-1 DetailsView nedir? DetailsView;

Detaylı

Akıllı Bilet Online İşlem Merkezi Uygulaması

Akıllı Bilet Online İşlem Merkezi Uygulaması Akıllı Bilet Online İşlem Merkezi Uygulaması www.akillibiletim.com Akıllı Bilet Online İşlem Merkezi uygulamasının tasarım ve geliştirme sürecinde göz önünde bulundurulan en önemli husus, uygulamanın herkes

Detaylı

SQL Uyarı Programı Kurulum ve Kullanımı

SQL Uyarı Programı Kurulum ve Kullanımı SQL Uyarı Programı Kurulum ve Kullanımı Kurulum 1. SQL Uyarı.zip dosyası açılır. 2. SQL Uyarı.exe programı çalıştırılır. 3. Üstteki ekran açılır ok. Butonuna basılır. 4. Ayarlar ekranı seçilir. 4.1 Server

Detaylı

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi Kurum Adı : İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Proje Durumu : Tamamlandı. Projenin

Detaylı

Temel Bilgisayar (Basic Computer) Yazılım (Software)

Temel Bilgisayar (Basic Computer) Yazılım (Software) Temel Bilgisayar (Basic Computer) Yazılım (Software) Yazılım (Software) Eğitim TV - egitimtv.biz - facebook.com/egitimtv 2 Yazılım Daha önce de bahsettiğimiz gibi; yazılım, bilgisayar üzerinde çalışan

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ

Detaylı

Semantik Ağ ve Üst Veri Sistemleri İçin Yeni Nesil Veri Tabanı Yönetim Modeli: NoSQL. R. Orçun Madran Atılım Üniversitesi. www.madran.

Semantik Ağ ve Üst Veri Sistemleri İçin Yeni Nesil Veri Tabanı Yönetim Modeli: NoSQL. R. Orçun Madran Atılım Üniversitesi. www.madran. Semantik Ağ ve Üst Veri Sistemleri İçin Yeni Nesil Veri Tabanı Yönetim Modeli: NoSQL R. Orçun Madran Atılım Üniversitesi www.madran.net İçerik NoSQL Ne Değildir? Neden NoSQL? Ne Zaman NoSQL? NoSQL'in Tarihçesi.

Detaylı

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ ÖĞR.GÖR.VOLKAN ALTINTAŞ 26.9.2016 Veri Tabanı Nedir? Birbiriyle ilişkisi olan verilerin tutulduğu, Kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler topluluğunun, Mantıksal

Detaylı

PAPERWORK TEKNİK MİMARİ

PAPERWORK TEKNİK MİMARİ PAPERWORK ECM TEKNİK MİMARİ 1. Şekilde (1) numara ile gösterilen Content Server adı verilen Uygulama Sunucusudur. Content Server tüm iş mantığını içerir. Veri Tabanına ve arşivlenen belgelere erişim yetkisi

Detaylı

1. Oracle Data Miner 11g Release 2 Kurulumu Aşamaları

1. Oracle Data Miner 11g Release 2 Kurulumu Aşamaları 1. Oracle Data Miner 11g Release 2 Kurulumu Aşamaları Uyarı 1: Kuruluma başlamadan önce Oracle 11g Release 2 veritabanı kurulumunu eksiksiz bir şekilde gerçekleştirmiş olmanız beklenmektedir. İlgili kurulum

Detaylı

YAZTEK ŞİRKET TANITIM SİSTEMİ V2 SİSTEM ÖZELLİKLERİ

YAZTEK ŞİRKET TANITIM SİSTEMİ V2 SİSTEM ÖZELLİKLERİ YAZTEK ŞİRKET TANITIM SİSTEMİ V2 SİSTEM ÖZELLİKLERİ Çoklu Dil Desteği Panelden Dil Özelliği Açma/Kapama Dil Dosyaları Editleyerek Farklı Dillere Çevirebilirsiniz.Kendiniz Dil Dosyası Yapabilirsiniz. Tek

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ BİLGİ

Detaylı

MAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ

MAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ MAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf Kansu

Detaylı

Veri Yönetiminde Son Nokta. Sedat Zencirci, Teknoloji Satış Danışmanlığı Direktörü, Orta Asya ve Türkiye

Veri Yönetiminde Son Nokta. Sedat Zencirci, Teknoloji Satış Danışmanlığı Direktörü, Orta Asya ve Türkiye Veri Yönetiminde Son Nokta Sedat Zencirci, Teknoloji Satış Danışmanlığı Direktörü, Orta Asya ve Türkiye Oracle Veri Tabanı 11g & Oracle Exadata Geçen seneden bu yana neler değiģti? Aralık 2010 Oracle Exadata

Detaylı

Windows Live ID ve parolanızı giriniz.

Windows Live ID ve parolanızı giriniz. Ücretsiz Deneme Hesabı Oluşturma ve Temel Özelliklerin Kullanım Kılavuzu Bilgi girilmesi gerekli alanlar Kişisel bilgi içeren alanlar http://www.windowsazure.com/tr-tr/pricing/free-trial/ adresine gidiniz

Detaylı

Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu

Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu Özlem Özgöbek Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2010 İnternet erişiminin yaygınlaşması ve artık mobil cihazlar üzerinden bile yüksek hızlı veri iletişimine

Detaylı

Örnek bir kullanım ve bilgisayar ağlarını oluşturan bileşenlerin özeti

Örnek bir kullanım ve bilgisayar ağlarını oluşturan bileşenlerin özeti Bu sayfaları okuduğunuza göre bir şekilde bilgisayarlar ve bilgisayar ağlarıyla ilişkiniz olduğunu biliyorum. Ancak yine de en başta niçin bilgisayar ağı kullanıyoruz sorusunun cevabını vermekle işe başlayabiliriz.

Detaylı

UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ

UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ ÜNİTE 2 VERİ TABANI İÇİNDEKİLER Veri Tabanı Veri Tabanı İle İlgili Temel Kavramlar Tablo Alan Sorgu Veri Tabanı Yapısı BAYBURT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ BİLGİSAYAR II HEDEFLER Veri tabanı kavramını

Detaylı

Script. Statik Sayfa. Dinamik Sayfa. Dinamik Web Sitelerinin Avantajları. İçerik Yönetim Sistemi. PHP Nedir? Avantajları.

Script. Statik Sayfa. Dinamik Sayfa. Dinamik Web Sitelerinin Avantajları. İçerik Yönetim Sistemi. PHP Nedir? Avantajları. Script Statik Sayfa Dinamik Sayfa Dinamik Web Sitelerinin Avantajları İçerik Yönetim Sistemi PHP Nedir? Avantajları Dezavantajları Script HTML kodları arasına yerleştirilen küçük kodlardır. Web sayfalarında

Detaylı

API geliştiricileri. Web server ile yapılan entegrasyonun neticeleri. API Dokumantasyonu

API geliştiricileri. Web server ile yapılan entegrasyonun neticeleri. API Dokumantasyonu API geliştiricileri Open API serverınızın tüm kontrolünü, groupware erişim izini, kullanıcı ve domain yonetimi, server ayarları, tasarlanma, istatistikler ve daha fazlasına bu script programı ile erişebilirsiniz.

Detaylı

İbrahim Sarıçiçek Coğrafi Bilgi Sistemleri Uzmanı - ARGE. Mobiliz - POSTGIS Performans Notları 1

İbrahim Sarıçiçek Coğrafi Bilgi Sistemleri Uzmanı - ARGE. Mobiliz - POSTGIS Performans Notları 1 İbrahim Sarıçiçek Coğrafi Bilgi Sistemleri Uzmanı - ARGE Mobiliz - POSTGIS Performans Notları 1 Mobiliz ve FiloTürk Hakkında Araç Takip Sistemleri Neden Performans? Görselleştirme PostGIS Sorguları Mobiliz

Detaylı

Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu

Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu SUNUM İÇERİĞİ PROJE GEREKLİLİĞİ PROJE İHTİYAÇLARI SİSTEM TASARIMINA GÖRE TEKNOLOJİK ALT YAPI DÜZENLENEN SİSTEMİN GETİRDİĞİ AVANTAJLAR PROJE GEREKLİLİĞİ Taşınmaz kültür

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ Building Geodatabase Eğitimi

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ Building Geodatabase Eğitimi COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ Building Geodatabase Eğitimi Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ Building

Detaylı

IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014

IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014 IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014 Bugrahan Adamhasan bugrahan_a@yahoo.com Ders Öğretim Görevlileri Dr. İzzet Gökhan ÖZBİLGİN Mustafa

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ SERVER MİMARİSİ SERVER UYGULAMA GELİŞTİRME EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ SERVER MİMARİSİ SERVER UYGULAMA GELİŞTİRME EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ SERVER MİMARİSİ SERVER UYGULAMA GELİŞTİRME EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat COĞRAFİ

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Bilgisayar II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Dersin Türü Zorunlu (x) Seçmeli

Detaylı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı 2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı sağlayan cihazların daha iyi, hızlı ve ucuz modellerle

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN

Bilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN İçerik Dosya Organizasyonu (File Organization) Veritabanı Sistemleri (Database Systems) BM307 Dosya Organizasyonu (File Organization) İçerik Dosya

Detaylı

Web adresi : http://www.gislab.co MEKANSAL VERİLER İLE ÜRETİLECEK TÜM ÇÖZÜMLER İÇİN... BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ LTD. ŞTİ.

Web adresi : http://www.gislab.co MEKANSAL VERİLER İLE ÜRETİLECEK TÜM ÇÖZÜMLER İÇİN... BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ LTD. ŞTİ. MEKANSAL VERİLER İLE ÜRETİLECEK TÜM ÇÖZÜMLER İÇİN... BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ LTD. ŞTİ. Misyonumuz coğrafi bilgilerin elde edilmesinden yönetimine kadar olan tüm süreçlerde son teknolojiyi kullanarak geliştirme

Detaylı

ENFORMATİK Dersin Amacı

ENFORMATİK Dersin Amacı ENFORMATİK - 2015 Dersin Amacı Bilgisayar ve donanımlarını tanıtmak, Temel bilgi teknolojisi kavramlarını ve uygulamalarını tanıtmak, İşletim sistemini etkin bir şekilde kullanmak, İnternet ve İnternet

Detaylı

BEUN VPN Hizmeti. VPN Nedir?

BEUN VPN Hizmeti. VPN Nedir? BEUN VPN Hizmeti VPN Nedir? VPN, Virtual Private Network, yani Sanal Özel Ağ ın kısaltılmasıdır. VPN, İnternet gibi halka açık telekomünikasyon altyapılarını kullanarak kullanıcılar veya uzak ofisleri

Detaylı

Yazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama

Yazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama 1 Yazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama 2 3 4 Planlama 5 Yazılım geliştirme sürecinin ilk aşaması Başarılı bir proje geliştirebilmek için projenin tüm resminin çıkarılması işlemi Proje planlama aşamasında

Detaylı

Veri Ambarından Veri Madenciliğine

Veri Ambarından Veri Madenciliğine Veri Ambarından Veri Madenciliğine Yrd. Doç. Dr. Ömer Utku Erzengin 1, Uzman Emine Çetin Teke 2, İstatistikçi Nurzen Üzümcü 3 1 Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü 2

Detaylı

Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların

Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların bilgilerini saklamalarına, program yüklemelerine izin

Detaylı

NoSql ve MongoDB. Saygın Topatan

NoSql ve MongoDB. Saygın Topatan NoSql ve MongoDB Saygın Topatan NoSql ve MongoDB NoSql nedir Neden ihtiyaç duyuldu Tipleri MongoDb Kavramlar Sharding Şema Tasarımı NoSql in geleceği NoSql Nedir? Nedir 2009 başlarında ortaya çıkmış bir

Detaylı

QUANTUM CBS YE İLİŞKİN LAB TAKİP NOTLARI

QUANTUM CBS YE İLİŞKİN LAB TAKİP NOTLARI QUANTUM CBS YE İLİŞKİN LAB TAKİP NOTLARI LAB DA İŞLENECEK KONULAR: 1 Cbs nedir ve cbs ile ilgili karşilaşilabilecek temel kavramlar nelerdir? 2 Cbs yazilimlari / quantum cbs yazilimi üzerinden örneklendirme

Detaylı

Google Hacking. Gelişmiş Google Operatörleri

Google Hacking. Gelişmiş Google Operatörleri Ön Söz Bilgisayar korsanları, önemli bilgiler içeren web uygulamalarına arama motorları sayesinde kolayca erişebiliyorlar. Hedeflenen anahtar kelimeler ile web sitelerinden önemli bilgiyi almak saniyeler

Detaylı

İZLEME VE KAYIT YAZILIMI

İZLEME VE KAYIT YAZILIMI İZLEME VE KAYIT YAZILIMI hanwha-security.eu Herkes için kolaylık Tek Çekirdek Sunucu Ücretsiz Deneme 45 gün Tam Özellik Kullanıcı Dostu Oynatma Canlı Arayüz Özellikler Merkezileştirilmiş Yönetim Operatörler

Detaylı

CBS Arc/Info Kavramları

CBS Arc/Info Kavramları Arc/Info Kavramları Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi (ESRI) Environmental Systems Research Institute Dünyadaki 50 büyük yazılım şirketinden birisidir Pazarın 1/3

Detaylı

Motiwe 3G Video Platform

Motiwe 3G Video Platform Motiwe 3G Video Platform Temmuz 2009 Giriş Özellikler Uygulama Barındırma Hizmeti Müşterilerimiz İçindekiler 3G Platform firmalara komple çözüm ve gelişmiş mobil video servisleri sunmaktadır. On demand

Detaylı

Vodafone Akıllı Bas Konuş Servisi Masaüstü Uygulaması Kullanım Kılavuzu

Vodafone Akıllı Bas Konuş Servisi Masaüstü Uygulaması Kullanım Kılavuzu Vodafone Akıllı Bas Konuş Servisi Masaüstü Uygulaması Kullanım Kılavuzu Versiyon 1 Güncelleme Tarihi 29 Ocak 2013 Güncelleme Nedeni - PC Uygulaması, Windows platformundaki masaüstü PC ler üzerinde çalışır.

Detaylı

Koordinat Dönüşümleri (V )

Koordinat Dönüşümleri (V ) KOORDİNAT DÖNÜŞÜMLERİ ve FARKLI KOORDİNAT SİSTEMLERİ İLE ÇALIŞMA FieldGenius ile birden fazla koordinat sistemi arasında geçiş yaparak çalışmak mümkündür. Yaygın olarak kullanılan masaüstü harita ve CAD

Detaylı

Veritabanı Yönetimi Bilgisayarların. Keşfi Hedefler. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi

Veritabanı Yönetimi Bilgisayarların. Keşfi Hedefler. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi Hedefler Veritabanı Yönetimi Bilgisayarların Discovering Keşfi 2010 Computers 2010 Living in a Digital World Dijital Dünyada Yaşamak Veritabanı terimini tanımlamak ve bir veritabanının veri ve bilgi ile

Detaylı

MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİ EPOSTA SİSTEMİ HAKKINDA MEB

MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİ EPOSTA SİSTEMİ HAKKINDA MEB İçindekiler MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİ EPOSTA SİSTEMİ HAKKINDA... 3 MEB Yeni E-posta Sistemi Kullanım Detayları;... 4 MEBBİS ile Giriş... 5 E-posta Şifresi İle Giriş... 6 Şifre Hatırlatma Ekranında Karşılaşılan

Detaylı

BULUT BİLİŞİM VE BÜYÜK VERİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI. Ekim 2017

BULUT BİLİŞİM VE BÜYÜK VERİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI. Ekim 2017 BULUT BİLİŞİM VE BÜYÜK VERİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI Ekim 2017 Bulut Bilişim ve Büyük Veri Araştırma Laboratuvarı (B3LAB) Kamunun ihtiyaçları doğrultusunda, açık kaynak kodlu ve güvenli çözümler için Ar-Ge

Detaylı

Kırklareli Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi

Kırklareli Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi Kırklareli Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi Kluzem Panel Kullanımı Öğrenci Sürümü 2 Hazırlayan: Uzman Süleyman ASLAN Uzaktan Eğitim Merkezi İletişim Bilgileri Kluzem Müdürü Yrd.

Detaylı

Trimble icapture Mobil Yazılımı. Ömer ALPORAL

Trimble icapture Mobil Yazılımı. Ömer ALPORAL Trimble icapture Mobil Yazılımı Ömer ALPORAL Rev A May 2009 Trimble icapture Mobile Yazılımı İstenilen şekilde form oluşturma. Her tür öznitelik ve öznicelik tarifi, nesting, seçim listeleri oluşurma Lazer

Detaylı

ArcGIS for Desktop Giriş Eğitimi

ArcGIS for Desktop Giriş Eğitimi ArcGIS for Desktop Giriş Eğitimi Eğitim Süresi: 5 Gün 30 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr ArcGIS for Desktop Giriş Eğitimi Genel Esri yazılımları

Detaylı

IOT NEDİR? Bölüm 1. Internet of Things ekosistemi altında donanım, programlama, veri tabanı, veri analizi gibi alt yapılar yer almaktadır.

IOT NEDİR? Bölüm 1. Internet of Things ekosistemi altında donanım, programlama, veri tabanı, veri analizi gibi alt yapılar yer almaktadır. Bölüm 1 IOT NEDİR? Yazılım alanında yapılan çalışmalar teknolojide yaşanan gelişmelerle birlikte artık donanım sektörü ile iç içe girmiştir. Günümüzde üretilmekte olan her bir donanıma yazılım entegre

Detaylı

MongoDB ve Diğer Veritabanlarında Sharding

MongoDB ve Diğer Veritabanlarında Sharding MongoDB ve Diğer Veritabanlarında Sharding Who the f**k is talking? Emir Karaburçak emir.karaburcak@spp42.com @kinchil SPP42 de Yazılım Geliştirme Uzmanı Python, Django, Java, JBoss Seam, Play MongoDB,

Detaylı

Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi. eklenmesi. KalacakYer.com

Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi. eklenmesi. KalacakYer.com Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi eklenmesi KalacakYer.com BİTİRME ÖDEVİ Grup Elemanları: Demet NAR 040000660 Neşe e ALYÜZ 040000662 Danış ışman: Yrd. Doç Dr. Feza BUZLUCA

Detaylı

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü

Detaylı

Ekin SAFE TRAFFIC Plaka Tanıma Sistemi

Ekin SAFE TRAFFIC Plaka Tanıma Sistemi Ekin SAFE TRAFFIC Plaka Tanıma Sistemi Leader in Safe City Technologies Ekin Plaka Tanıma Sistemi, yüksek çözünürlüklü video tabanlı plaka tanıma teknolojisini kullanarak görüş alanındaki tüm araçların

Detaylı

Hoş Geldiniz! Yandex.Disk aracılığıyla neler yapabileceğiniz konusunda açıklamaları bu dosyada bulabilirsiniz:

Hoş Geldiniz! Yandex.Disk aracılığıyla neler yapabileceğiniz konusunda açıklamaları bu dosyada bulabilirsiniz: Hoş Geldiniz Yandex.Disk ile dosyalar hep yanınızda. Dünyanın her yerinde, internet bağlantısı olan tüm cihazlardan fotoğraf, video ve dökümanlarınıza erişebilirsiniz. Yandex.Disk aracılığıyla neler yapabileceğiniz

Detaylı

İNTERNET PROGRAMCILIĞI 2 10. HAFTA MYSQL - PHPMYADMIN. Hazırlayan Fatih BALAMAN. İçindekiler. Hedefler. Mysql Nedir.

İNTERNET PROGRAMCILIĞI 2 10. HAFTA MYSQL - PHPMYADMIN. Hazırlayan Fatih BALAMAN. İçindekiler. Hedefler. Mysql Nedir. İNTERNET PROGRAMCILIĞI 2 10. HAFTA İçindekiler MYSQL - PHPMYADMIN Mysql Nedir PhpMyAdmin Nedir PhpMyAdmin Arayüzü Hedefler Mysql' in görevini söyleyebilir PhpMyAdmin' in kullanım amacını söyler Hazırlayan

Detaylı

Veritabanı Uygulamaları Tasarımı

Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veri Tabanı Veritabanı yada ingilizce database kavramı, verilerin belirli bir düzene göre depolandığı sistemlere verilen genel bir isimdir. Günümüzde özel veya kamu kuruluşların

Detaylı

EndNote Web Hızlı Başvuru kartı

EndNote Web Hızlı Başvuru kartı EndNote Web Hızlı Başvuru kartı THOMSON SCIENTIFIC Web öğrencilere ve araştırmacılara çalışmalarını yazarken yardımcı olacak şekilde tasarlanmış Web tabanlı bir servistir. ISI Web of Knowledge, EndNote,

Detaylı

(PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ

(PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ (PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ HDH Plaka Tanıma Sistemi HDH Plaka Tanıma Sistemi, kameralardan alınan araç görüntülerinin üzerindeki plaka bölgesinin ayrıştırılarak, plaka

Detaylı

Üst Düzey Programlama

Üst Düzey Programlama Üst Düzey Programlama Servlet Üst Düzey Programlama-ders01/ 1 Servlet Nedir? Web sayfaları ilk başlarda durağan bir yapıya sahipti ve kullanıcıdan bilgi alarak işlemler yapmıyordu. Zamanın geçmesiyle kullanıcıya

Detaylı

EMC Forum 2014. Yazılım Temelli Veri Depolama Moro Hekim Sistem Mühendisi moro.hekim@emc.com

EMC Forum 2014. Yazılım Temelli Veri Depolama Moro Hekim Sistem Mühendisi moro.hekim@emc.com EMC Forum 2014 Yazılım Temelli Veri Depolama Moro Hekim Sistem Mühendisi moro.hekim@emc.com 1 ipad KAZANMAK için 1 - @EMCTurkey hesabını takip etmelisiniz. 2 - Tweetinizde 4 noktayı belirtmeyi unutmayın!

Detaylı

Ekin SAFE TRAFFIC Hız İhlal Tespit Sistemi

Ekin SAFE TRAFFIC Hız İhlal Tespit Sistemi Ekin SAFE TRAFFIC Hız İhlal Tespit Sistemi Leader in Safe City Technologies Ekin Hız İhlal Tespit Sistemi, yüksek çözünürlüklü video tabanlı plaka tanıma teknolojisini kullanarak görüş alanındaki hız

Detaylı

Vodafone dan Office 365. Satış temsilcisi ismi Tarih

Vodafone dan Office 365. Satış temsilcisi ismi Tarih Vodafone dan Office 365 Satış temsilcisi ismi Tarih Yeni Office 365 Paketleri Bir işletmenin tüm temel çalışma ihtiyaçlarını karşılayacak üretkenlik paketi Sadece Office uygulamalarını güncellemek isteyen

Detaylı