Anadolu Üniversitesi Anadolu Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • EN
Program Hakkında Akademik Kadro Program Yeterlilikleri Dersler Ders - Program Yeterlilik İlişkileri Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi (TYÇ) TYÇ - Program Yeterlilikleri İlişkileri
  1. Bilişim Teknolojileri Meslek Yüksekokulu
  2. İstatistik Bölümü
  3. Büyük Veri Analistliği Programı
  4. Dersler - AKTS Kredileri
  5. MLOps ve Veri Akışı Sistemleri
  6. Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • AKTS İş Yükü
  • Program Yeterliliklerine Katkısı
  • Öğrenme Çıktıları-Program Yeterlilikleri İlişkisi
Son Güncelleme Tarihi: 01/07/2026

Ders Kodu - Ders Adı Ders Türü Teori + Uygulama AKTS
BVA230 - MLOps ve Veri Akışı Sistemleri IV.Yarıyıl 2 +2 4.0
Ders Dili Türkçe
Ders Türü Mesleki Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları ÖĞR. GÖR. AHMET MÜCAHİD ARVASİ
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler
Önerilen Kaynaklar
Staj & Uygulama
Dersin Amacı

Haftalar Öğrenme Çıktıları Konular Öğretim Yöntemleri
1. hafta MLOps Kavramına Giriş: Makine Öğrenmesi Yaşam Döngüsü, DevOps - MLOps İlişkisi ve Olgunluk Seviyeleri
2. hafta Deney Takibi (Experiment Tracking): MLflow ile Deney Kaydı, Hiperparametre ve Metrik İzleme
3. hafta Veri ve Model Versiyonlama (DVC): Model Kaydı (Model Registry), Veri Yönetimi ve Yeniden Üretilebilirlik (Reproducibility)
4. hafta Model Paketleme ve Dağıtım 1: Modellerin Konteynerleştirilmesi (Docker) ve Çalışma Ortamının İzolasyonu
5. hafta Model Paketleme ve Dağıtım 2: Toplu (Batch) İşleme ve Çevrim İçi (Online) Sunum Mimarileri
6. hafta Makine Öğrenmesinde Sürekli Tümleştirme ve Dağıtım (CI/CD Pipelines)
7. hafta Model İzleme (Monitoring): Başarım Takibi, Veri Kayması (Data Drift) ve Model Kaymasının (Concept Drift) Tespiti
8. hafta Ara Sınav
9. hafta Gerçek Zamanlı Veri Akışına Giriş: Mesaj Kuyrukları ve Üretici-Tüketici (Producer-Consumer) Modeli
10. hafta Apache Kafka Mimarisi: Konu (Topic), Bölüm (Partition) ve Tüketici Grupları (Consumer Groups)
11. hafta Akış İşleme (Stream Processing) ve Zaman/Pencereleme (Windowing) Teknikleri
12. hafta Kafka ile Makine Öğrenmesi Model Entegrasyonu: Gerçek Zamanlı Akış Üzerinde Tahminleme (Real-Time Inference)
13. hafta İş Akışı Orkestrasyonu (Workflow Orchestration): Apache Airflow veya Kubeflow ile Veri ve Model Hatlarının Yönetimi
14. hafta Proje Tabanlı Uygulamalar: Uçtan Uca MLOps ve Gerçek Zamanlı Veri Akışı Proje Sunumları

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.


Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%)

Kurumsal

  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık

Akademik Programlar

  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi

Öğrenci İçin Bilgi

  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı

Öğrenci İçin Bilgi

  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri