| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Tabanı Yönetim Sistemleri | VBA 205 | 3 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Arş.Gör. ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği | Veri tabanı yönetim sistemleri ile ilgili temel kavramları anlamak. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel tasarımı hedefleyen temel veri tabanı konularını incelemek. Veri tabanı yönetim sistemleri modellerini tanımak. Veri modellemesi yapabilmek. Kavramsal tasarımda ER modeli, mantıksal tasarımda İlişkisel model ve SQL, fiziksel tasarımda indekslemeyi öğrenmek. İlişkisel modeli kullanarak veri tabanı geliştirmek. İlişkisel modeli geliştirilmiş bir veri tabanını SQL kullanarak oluşturmak. Geliştirilmiş bir veri tabanı üzerinde SQL komutlarını kullanmak. Bununla beraber “somutlaştırılmış görüntüler” gibi sorgu verimliliği konuları ve VT Yönetimi kapsamında güvenlik konusunu incelemek. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci orta ölçekli veri tabanı tasarımı yapar. | ||
| 2 | Öğrenci veri tabanı sistem yönetim araçlarını kullanır. | ||
| 3 | Öğrenci veri tabanı temelli tasarım ve programlama yapar. | ||
| 4 | Öğrenciler veri tabanı tasarımının ince noktalarını kritik edebilir ve temel SQL programlama dilini kullanır. | ||
| 5 | Öğrenciler mevcut araçların kullanım sınırlarını anlayabilir ve SQL sorguları yazar. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş:Dosya ve veri tabanı kavramları, VT sistem genel yapısı | |
| 2 | ER ile veri tabanı kavramsal tasarımı | |
| 3 | EER ve UML ile veri tabanı kavramsal tasarımı | |
| 4 | İlişkisel Model, İlişkisel Model Tasarımı | |
| 5 | İlişkisel cebir | |
| 6 | SQL | |
| 7 | SQL, SQL programlama | |
| 8 | SQL programlama | |
| 9 | Fiziksel Tasarım: İndeksleme | |
| 10 | Fiziksel Tasarım: İndeksleme | |
| 11 | Fonksiyonel bağımlılık, Normalizasyon | |
| 12 | Normalizasyon | |
| 13 | VTYS'de Güvenlik | |
| 14 | Gelişmiş veri tabanları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | ||||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | ||||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | ||||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | ||||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | ||||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | ||||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | ||||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | ||||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | ||||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | ||||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci orta ölçekli veri tabanı tasarımı yapar. | ||||||||||||
| 2 | Öğrenci veri tabanı sistem yönetim araçlarını kullanır. | ||||||||||||
| 3 | Öğrenci veri tabanı temelli tasarım ve programlama yapar. | ||||||||||||
| 4 | Öğrenciler veri tabanı tasarımının ince noktalarını kritik edebilir ve temel SQL programlama dilini kullanır. | ||||||||||||
| 5 | Öğrenciler mevcut araçların kullanım sınırlarını anlayabilir ve SQL sorguları yazar. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 5 |
| 2. Ödev | 5 |
| 1. Ara Sınav | 30 |
| Toplam | 40 |
| 1. Final | 60 |
| Toplam | 60 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|