Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Hazırlama ENF 522 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi TUĞRUL TAŞCI
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

- Veri biliminin ne olduğu ve uzman olmak için hangi araç ve teknikleri bilmesi gerektiğini öğrenir.
- Temel seviyede Microsoft SQL Server Integration Services uygulama yazılımını kulanmayı öğrenir.
- Microsoft SQL Server Integration Services kullanarak veri ön-işleme aşamalarını yerine getirir.
- Veri ambarı oluşturma ve yapılandırmayı öğrenir.
- Veri paketi yayınlamayı, görev olarak tanımlamayı ve çalışmasını tetiklemeyi öğrenir.
- Veri görselleştirme bileşen, araç ve yöntemlerini kullanmayı öğrenir.

Dersin İçeriği

1. Dünyanın ve Türkiye’nin Dijital Görünümü | Digital World Overview, Data Never Sleeps
2. Veri Analizine Olan İhtiyaç & Tetikleyici Etkenler | Veri Analizinin Önemi, Veri Kaynakları, Veri Analizindeki Zorluklar & Problemler, Uygulama Yazılımları
3. Verilerle Yapılan Uygulamalar – 1 | Karakterizasyon, Aykırılık Analizi, Sınıflandırma, Kümeleme, Tahmin, Görselleştirme
4. Verilerle Yapılan Uygulamalar – 2 | Sektörel Uygulama Örnekleri (Market-Sepet Analizi, Kredi Skoru Hesaplama, Siber Saldırı Tanılama)
5. Temel Tanım ve Kavramlar | Veri, Veritabanı, Veritabanı Yönetim Sistemi, Veri Ambarı, Büyük Veri
6. Bilgi Keşfi Süreci, Veri Ambarı ve İlgili Kavramlar | Bilgi Keşfi Süreci, Veri Ambarı Şema Tipleri, ETL Süreci
7. Visual Studio & Microsoft SQL Server Integration Services Kurulumu ve Ortam Tanıtımı | Microsoft SQL Server ve SSIS Veri Tipleri
8. SSIS Uygulaması – 1 – Paket Oluşturma, Yapılandırma ve Yayınlama | Visual Studio BI Proje Şablonu Üzerinde Yapılandırma
9. SSIS Uygulaması – 2 – Farklı Veri Kaynaklarını Birleştirme | (CSV – Excel – MySQL Server – Microsoft SQL Server) Data Source, Data Destination, Convert, Sort, Merge
10. SSIS Uygulaması – 3 – Terim Arama | Look up, Fuzzy Look up, Fuzzy Grouping
11. SSIS Uygulaması – 4 – Sütun Güncelleme, Yeni Sütun Ekleme | Derived Column, SSIS MDX Sorguları
12. SSIS Uygulaması – 5 – Değişken Oluşturma ve Kullanma | SSIS Variable, Execute Query
13. SSIS Uygulaması – 6 – Döngü İşlemleri | For Loop kullanımı
14. SSIS Uygulaması – 7 – Paket Çalıştırma Görev Zamanlama | SSIS Paketleri ile SQL Agent Kullanımı

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri biliminin ne olduğu ve uzman olmak için hangi araç ve teknikleri bilmesi gerektiğini öğrenir. Anlatım, Beyin Fırtınası, Çoktan Seçmeli Testler,
2 Temel seviyede Microsoft SQL Server Integration Services uygulama yazılımını kulanmayı öğrenir. Gösterip Yaptırma, Proje, Çoktan Seçmeli Testler,
3 Microsoft SQL Server Integration Services kullanarak veri ön-işleme aşamalarını yerine getirir. Gösterip Yaptırma, Proje, Çoktan Seçmeli Testler,
4 Veri ambarı oluşturma ve yapılandırmayı öğrenir. Proje, Problem Çözme, Performans Değerlendirme,
5 Veri paketi yayınlamayı, görev olarak tanımlamayı ve çalışmasını tetiklemeyi öğrenir. Gösterip Yaptırma, Proje, Çoktan Seçmeli Testler,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Dünyanın ve Türkiye’nin Dijital Görünümü | Digital World Overview, Data Never Sleeps
2 2. Veri Analizine Olan İhtiyaç & Tetikleyici Etkenler | Veri Analizinin Önemi, Veri Kaynakları, Veri Analizindeki Zorluklar & Problemler, Uygulama Yazılımları
3 Verilerle Yapılan Uygulamalar – 1 | Karakterizasyon, Aykırılık Analizi, Sınıflandırma, Kümeleme, Tahmin, Görselleştirme
4 Verilerle Yapılan Uygulamalar – 2 | Sektörel Uygulama Örnekleri (Market-Sepet Analizi, Kredi Skoru Hesaplama, Siber Saldırı Tanılama)
5 Temel Tanım ve Kavramlar | Veri, Veritabanı, Veritabanı Yönetim Sistemi, Veri Ambarı, Büyük Veri
6 Bilgi Keşfi Süreci, Veri Ambarı ve İlgili Kavramlar | Bilgi Keşfi Süreci, Veri Ambarı Şema Tipleri, ETL Süreci
7 Visual Studio & Microsoft SQL Server Integration Services Kurulumu ve Ortam Tanıtımı | Microsoft SQL Server ve SSIS Veri Tipleri
8 SSIS Uygulaması – 1 – Paket Oluşturma, Yapılandırma ve Yayınlama | Visual Studio BI Proje Şablonu Üzerinde Yapılandırma
9 SSIS Uygulaması – 2 – Farklı Veri Kaynaklarını Birleştirme | (CSV – Excel – MySQL Server – Microsoft SQL Server) Data Source, Data Destination, Convert, Sort, Merge
10 SSIS Uygulaması – 3 – Terim Arama | Look up, Fuzzy Look up, Fuzzy Grouping
11 SSIS Uygulaması – 4 – Sütun Güncelleme, Yeni Sütun Ekleme | Derived Column, SSIS MDX Sorguları
12 SSIS Uygulaması – 5 – Değişken Oluşturma ve Kullanma | SSIS Variable, Execute Query
13 SSIS Uygulaması – 6 – Döngü İşlemleri | For Loop kullanımı
14 SSIS Uygulaması – 7 – Paket Çalıştırma Görev Zamanlama | SSIS Paketleri ile SQL Agent Kullanımı
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Veri bilimi üzerine çalışmalar yapabilecek yeteneklere sahip olur. İlgili alanlarda gerekli yazılımları ve güncel uygulamaları kullanabilme yetisi kazanır.
7 Farklı bilişim sistemlerini analiz edebilir. Bu sistemlerin geliştirilmesi üzerine fikir belirtebilecek seviyeye ulaşır.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
1 Veri biliminin ne olduğu ve uzman olmak için hangi araç ve teknikleri bilmesi gerektiğini öğrenir. 0 0
2 Temel seviyede Microsoft SQL Server Integration Services uygulama yazılımını kulanmayı öğrenir. 0 0 0 0 0
3 Microsoft SQL Server Integration Services kullanarak veri ön-işleme aşamalarını yerine getirir. 0 0 0 0 0
4 Veri ambarı oluşturma ve yapılandırmayı öğrenir. 0 0 0 0 0
5 Veri paketi yayınlamayı, görev olarak tanımlamayı ve çalışmasını tetiklemeyi öğrenir. 0 0 0 0 0
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 35
1. Proje / Tasarım 20
2. Proje / Tasarım 30
1. Kısa Sınav 15
Toplam 100
1. Final 60
1. Yıl İçinin Başarıya 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 1 16 16
Ara Sınav 1 6 6
Proje / Tasarım 2 48 96
Final 1 8 8
Kısa Sınav 1 2 2
Toplam İş Yükü 128
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,12
dersAKTSKredisi 6