BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (YL) (TEZLİ) (İNGİLİZCE) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 3024002007 | ||||||||
| Ders İsmi: | Database Systems | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Department Elective | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. Esengül SALTÜRK | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilerin bilgi sistemlerinde veri modelinin, dosya yönetiminin ve veri tabanı sistemlerinin rolünü anlamasını sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği: | Veri Tabanı ve Kullanıcıları / DBMS Konseptleri / Yapı / Entity Relationship (ER) Modelinin Konseptleri / Veri Özetleme ve ERR Veri Modellerine Bağlı Olarak Semantik Model Konseptleri / Temel İlişkisel Veri tabanları / Bunları Veri Bütünlüğü Kısıtları ve Güncelleme Operasyonları / İlişkisel Cebir Operasyonları / İlişkisel Şema Dizaynlarının Tanımlanması Ve Bunların Normalizasyonlarının Yapılması / Fonksiyonel Bağımlılık Algoritması / SQL'e Giriş / Nesne Tabanlı Modeller |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Derse giriş, veri tabanı ortamları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 2) | Dosya işleme, Veri Tabanı Geliştirme Prosesi, Varlık İlişkili Model (E-R), E-R Modelleri, Gelişmiş E-R Modelleri | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 3) | E-R Modelleri (Devamı), Gelişmiş E-R Modelleri (Devamı), Mantıksal Veri Tabanı Tasarımı ve İlişkisel Model | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 4) | İlişkisel Veri Tabanı Modeli, Normalizasyon | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 5) | İlişkisel Veri Tabanı Modeli (Devamı), Normalizasyon (Devamı), Fiziksel Veri Tabanı Tasarımı | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 6) | Fiziksel Veri Tabanı Tasarımı (Devamı), SQL'e giriş | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 7) | Ara Sınav 1 | |
| 8) | Temel SQL Komutları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 9) | İlişkisel SQL Komutları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 10) | Veri ve Veri Tabanı Yönetimi | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 11) | Nesne Tabanlı Modeller | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 12) | Nesne Tabanlı Modeller ve Veri Tabanları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 13) | İstemci / Sunucu ve Veri Tabanları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 13) | İstemci / Sunucu ve Veri Tabanları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 14) | Dağılmış Veri Tabanları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 15) | Dağılmış Veri Tabanları | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
| 16) | Final | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Modern Database Management, by Jeffrey A. Hoffer, Mary B. Prescott and Fred R. Mcfadden. Published by Prentice Hall. |
| Diğer Kaynaklar: | Veri Tabanı Yönetim Sistemleri S. Alp, S. Özdemir, A. Kilitçi, Türkmen Kitapevi, 2011. |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
3 |
2 |
4 |
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||
| 1) Yazılım mühendisliği, veri yönetimi ve bilgisayar güvenliği gibi temel bilgi teknolojilerindeki güncel teknik kavramları ve uygulamaları kullanma becerisi. | |||||||||||
| 2) Kullanıcı ihtiyaçlarının belirlenmesi, analiz edilmesi ve bilgisayar tabanlı sistemlerin seçiminde, değerlendirilmesinde ve yönetiminde kullanımının anlaşılması. | |||||||||||
| 3) Veri yapılarını kullanma ve algoritma geliştirme becerisi. | |||||||||||
| 4) Karmaşık büyük veri sistemlerini analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||||||||
| 5) Makine öğrenmesindeki kavram ve algoritmaların yorumlanması ve uygulanması becerisi. | |||||||||||
| 6) Veri analizi alanındaki derin öğrenmenin Matematik temellerinin anlaşılması ve teoriyi uygulama becerisi. | |||||||||||
| 7) Karmaşık veri yapılarını çözme, derin öğrenme modelleri geliştirme ve uygulama becerisi ve bu konularla ilgili yapay zeka odaklı araştırmaları yorumlama becerisi. | |||||||||||
| 8) Görüntü analizi, doğal dil işleme ve öneri sistemlerindeki sorunları çözmek için derin öğrenme tekniklerini uygulama ve gerçek dünya veri kümeleri ve projelerini yorumlama becerisi. | |||||||||||
| 9) Dijital sinyal işlemenin temel prensiplerini ve matematiksel altyapısını pratik uygulamalara aktarma becerisi. | |||||||||||
| 10) İnternet aracılığıyla kullanılan araç ve teknolojiler ile sunucu kodlama dilleri ve araçları için kullanılan farklı teknolojiler hakkında bilgi kazanılması. | |||||||||||
| 11) Tek hücreli organizmalarda genetik bilgi akışı ve çok hücreli organizmalarda genlerin nasıl işlediğinin anlaşılması ve biyoteknoloji alanındaki uygulamaları yorumlama ve uygulama becerisi. | |||||||||||
| 12) Etik değerlerin bilincinde olunması ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama yapılması gerekliliğinin anlaşılması. | |||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Yazılım mühendisliği, veri yönetimi ve bilgisayar güvenliği gibi temel bilgi teknolojilerindeki güncel teknik kavramları ve uygulamaları kullanma becerisi. | |
| 2) | Kullanıcı ihtiyaçlarının belirlenmesi, analiz edilmesi ve bilgisayar tabanlı sistemlerin seçiminde, değerlendirilmesinde ve yönetiminde kullanımının anlaşılması. | |
| 3) | Veri yapılarını kullanma ve algoritma geliştirme becerisi. | |
| 4) | Karmaşık büyük veri sistemlerini analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
| 5) | Makine öğrenmesindeki kavram ve algoritmaların yorumlanması ve uygulanması becerisi. | |
| 6) | Veri analizi alanındaki derin öğrenmenin Matematik temellerinin anlaşılması ve teoriyi uygulama becerisi. | |
| 7) | Karmaşık veri yapılarını çözme, derin öğrenme modelleri geliştirme ve uygulama becerisi ve bu konularla ilgili yapay zeka odaklı araştırmaları yorumlama becerisi. | |
| 8) | Görüntü analizi, doğal dil işleme ve öneri sistemlerindeki sorunları çözmek için derin öğrenme tekniklerini uygulama ve gerçek dünya veri kümeleri ve projelerini yorumlama becerisi. | |
| 9) | Dijital sinyal işlemenin temel prensiplerini ve matematiksel altyapısını pratik uygulamalara aktarma becerisi. | |
| 10) | İnternet aracılığıyla kullanılan araç ve teknolojiler ile sunucu kodlama dilleri ve araçları için kullanılan farklı teknolojiler hakkında bilgi kazanılması. | |
| 11) | Tek hücreli organizmalarda genetik bilgi akışı ve çok hücreli organizmalarda genlerin nasıl işlediğinin anlaşılması ve biyoteknoloji alanındaki uygulamaları yorumlama ve uygulama becerisi. | |
| 12) | Etik değerlerin bilincinde olunması ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama yapılması gerekliliğinin anlaşılması. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
| Ders | |
| Proje Hazırlama |
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
| Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
| Uygulama | |
| Bireysel Proje |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 1 | % 20 |
| Projeler | 1 | % 40 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 3 | 39 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 5 | 65 |
| Ödevler | 3 | 10 | 30 |
| Ara Sınavlar | 2 | 10 | 20 |
| Final | 2 | 10 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 174 | ||