| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veritabanı Yönetimi | ENM 216 | 4 | 3 + 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. İBRAHİM ÇİL |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, veri tabanı yönetim sistemlerinin önemi, gereği, tasarlanması ve geliştirilmesi konusunda öğrencileri bilgi ve tecrübe sahibi yapmaktır. Farklı VTYS araç yazılımlarını kullanarak veri tabanı tasarımı ve uygulama modelleme veri tanımlama, veri öğrenme için geniş bir taban sağlamak.Bilgisayarların güncel yaşamda her alanda kullanıma girmesiyle, veri birikimi günden güne artmakta ve bu veriler ise veri tabanı denilen ortamlarda saklanmaktadır. Hızla artan bu verilerin saklandığı Veritabanı yönetim sistemlerinin teorik altyapısının tanıtılması, kullanımının, tasarımının ve uygulamalarının öğretilmesi bu dersin temel gerekçesini oluşturmaktadır. Ayrıca öğrencilere, gündelik yaşamın pek çok alanında rastlayabilecekleri birbiriyle ilişkili veri gruplarının bilgisayar ortamında saklanması ve etkin yönetimi için veri modelleme, mantıksal tasarım kavramlarını ve veriyi yönetmelerine olanak sağlayan SQL sorgu dilini öğretmek ve kullanımı yaygın ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinden olan Microsoft Access, Microsoft SQL Server veya MYSQL VTYS ile veritabanı uygulamaları geliştirebilmelerini sağlamak.İŞ zekası yazılımlarına bağlanmak ve uygulama gerçekleştirmek |
| Dersin İçeriği | Tanımlar ve Temel Kavramlar, Varlık-İlişki Modeli, İlişkisel Veri Modeli, SQL Yapısal Sorgulama Dili, Fonksiyonel bağımlılık ve normalizasyon işlemleri, Veritabanı kurtarma. Veritabanı güvenliği, Nesneye dayalı veritabanı, Veritabanı programlama ve internet uygulamaları, NoSQL, Büyük Veriler, Özet tablo, İş zekası uygulamaları |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Veritabanı yönetim sistemlerini tanır | ||
| 2 | Veritabanını varlık-ilişki diyagramları ile modellemek | ||
| 3 | Yapısal Sorgulama Dilini (SQL) yapısını ve kodlarını öğrenmek | ||
| 4 | SQL ile veritabanı, tablo ve sorgular oluşturabilmek | ||
| 5 | Veritabanı Normalizasyonu kurallarını uygulayabilmek | ||
| 6 | Örnek veritabanı yönetim sistemlerini kurabilir ve kullanabilmek |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veritabanı Yönetimine Giriş | |
| 2 | Veritabanı Tasarımı ve Veri Tabanı modellerinde Normalleştirme (Normalizasyon) | |
| 3 | Veri Modelleri ve Varlık-İlişki Modeli, İlişkisel model, E-R Modelden İlişkisel modele geçiş | |
| 4 | Veritabanı Servis Yapısı, Mevcut VTYS’leri, VTYS kurulumu ve yönetimi (MS Access, SQLite, MS SQL Server, MYSQL, MONGO DB) | 1. Ödev |
| 5 | SQL Komutları, SQL Komutları ile Sorgu oluşturma, SQL’de uygulamaları (create, drop, delete…) | |
| 6 | SQL’de tablo uygulamaları (insert, update, alter), SQL’de sorgulama (select, min, max, sum, avg, distinct, group by, having, vb.) | |
| 7 | SQL’de ileri sorgulama (join), İndex Oluşturma ve View Oluşturma | |
| 8 | Veritabanı Nesneleri, Bütünleştirme, Veri Güvenliği, Yedekleme, veri dönüştürme | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | MS SQL Server de uygulamalar | 2. Ödev |
| 11 | MS SQL Server de uygulamalar | |
| 12 | Yeni nesil veri tabanlari (NoSQL) MONGO DB ile uygulamalar | |
| 13 | İş Zekası araçları ve veri tabanı bağlantısı kurma, Veri Analizi Uygulamaları gerçekleştirme, Power BI | 3. Ödev |
| 14 | Büyük veri,Veri tabanlarında Veri analizi ve Veri madenciliği - Rapidminer, Weka |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | http//www.icil.sakarya.edu.tr |
| Ders Kaynakları | 1. Turgut ÖZSEVEN, Veritabanı Yönetim Sistemleri I, MuratHan Yayınları, 2011. “An Introduction to Database Systems”, C J Date, Addison Wesley“Database Management Systems”, R Ramakrishnan, J Gehrke, McGrawHill“Relational Database Principles”, C Ritchie, Letts Educational“Fundamentals of SQL programming”, R MataToledo, P K Cushman, Schaum’s Outlines“Oracle Programming: A Primer”, R Sunderraman, Addison Wesley |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | |||||||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; | ||||||
| 1 | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; | ||||||
| 1 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama becerisi. | ||||||
| 1 | Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
| 1 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi, | ||||||
| 1 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi, | ||||||
| 1 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; | ||||||
| 1 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; | ||||||
| 2 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| 2 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık | ||||||
| 2 | Mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 2 | En az bir yabancı dil bilgisi. | ||||||
| 2 | Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
| 2 | Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
| 2 | Bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
| 2 | Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | ||||||
| 2 | X | ||||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Bireysel çalışma becerisi. | ||||||
| 3 | Etkin sunum yapabilme becerisi. | ||||||
| 3 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
| 4 | Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 5 | X | ||||||
| 6 | |||||||
| 7 | |||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
| 9 | |||||||
| 10 | X | ||||||
| 11 | |||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Veritabanı yönetim sistemlerini tanır | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 2 | Veritabanını varlık-ilişki diyagramları ile modellemek | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 3 | Yapısal Sorgulama Dilini (SQL) yapısını ve kodlarını öğrenmek | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 4 | SQL ile veritabanı, tablo ve sorgular oluşturabilmek | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 5 | Veritabanı Normalizasyonu kurallarını uygulayabilmek | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 6 | Örnek veritabanı yönetim sistemlerini kurabilir ve kullanabilmek |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 20 |
| Toplam | 20 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 1 | 16 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 15 | 15 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 2 | 5 | 10 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 1 | 16 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 15 | 15 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 2 | 5 | 10 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 228 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 9,12 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 4 | ||