Advanced Databases(INF438)
Course Code | Course Name | Semester | Theory | Practice | Lab | Credit | ECTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
INF438 | Advanced Databases | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 4 |
Prerequisites | INF324 |
Admission Requirements | INF324 |
Language of Instruction | |
Course Type | Elective |
Course Level | Bachelor Degree |
Course Instructor(s) | N. Sultan TURHAN sturhan@gsu.edu.tr (Email) N. Sultan TURHAN sturhan@gsu.edu.tr (Email) |
Assistant | |
Objective | This course is designed for students with good basis in programming, as well as good knowledge of relational data model, relational algebra and a broad knowledge of the relational DBMS. The objective of this course is to situate and understand the tools of access to relevant information and develop an analytical framework and keys to comprehend the company’s needs in a project of Data Warehousing |
Content |
Week 1. Introduction, basic concepts Week 2. Database’s languages and advanced models Week 3. Data types and middle-ware architecture Week 4. Introduction to business intelligence Week 5. Principles and architectures of data warehouses Week 6. Data warehouse modeling Week 7. Basic concepts and application of an ETL tool Week 8. Mid-term Week 9. OLAP cubes concepts Week 10. Querying the OLAP cubes Week 11. Reporting tools Week 12. Introduction to Data Mining Week 13. Basic Association algorithms of DM Week 14. Basic Clustering algorithms of DM |
Course Learning Outcomes |
Work on distributed databases 2. Design and model a Data Warehouse 3. Transform the data gathering from different databases and integrate them on a single Data Warehouse 4. Build OLAP cubes 5. Prepare ad hoc reports |
Teaching and Learning Methods | Lectures, Questions - Answers, Discussion |
References |
• J. Pool et al., "Common Warehouse Metamodel", OMG Press, 2002 • G. Gardarin, "Bases de données : objet et relationnel", Eyrolles, 1999 • G. Gardarin, "Internet intranet et bases de données, dataweb, datamedia, datawarehouse, datamining", Eyrolles, 1999 • M. Jarke et al., "Fundamentals of Data Warehouses", Springer, 1999 • Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe, "Fundamentals of Database Systems", Addison-Wesley, 2000 • M. Franco, "Le Data Warehouse, le Data Mining", Eyrolles, 1997 • S. Chaudhuri, U. Dayal, "An overview of data warehousing and OLAP technology", Sigmod Record 26(1), 1997, 65 7 |
Theory Topics
Week | Weekly Contents |
---|---|
1 | Introduction & Basic Concepts |
2 | Database’s languages and advanced models |
3 | Data types and middle-ware architecture |
4 | Introduction to business intelligence |
5 | Principles and architectures of data warehouses |
6 | Data warehouse modeling |
7 | Basic concepts and application of an ETL tool |
8 | Midterm exam |
9 | OLAP cubes concepts |
10 | Querying OLAP cubes |
11 | Reporting tools |
12 | Introduction to Data Mining |
13 | Basic Association Algorithms of DM |
14 | Basic Clustering Algorithms of DM |
Practice Topics
Week | Weekly Contents |
---|
Contribution to Overall Grade
Number | Contribution | |
---|---|---|
Contribution of in-term studies to overall grade | 3 | 60 |
Contribution of final exam to overall grade | 1 | 40 |
Toplam | 4 | 100 |
In-Term Studies
Number | Contribution | |
---|---|---|
Assignments | 0 | 0 |
Presentation | 1 | 10 |
Midterm Examinations (including preparation) | 1 | 25 |
Project | 0 | 0 |
Laboratory | 0 | 0 |
Other Applications | 0 | 0 |
Quiz | 0 | 0 |
Term Paper/ Project | 1 | 25 |
Portfolio Study | 0 | 0 |
Reports | 0 | 0 |
Learning Diary | 0 | 0 |
Thesis/ Project | 0 | 0 |
Seminar | 0 | 0 |
Other | 0 | 0 |
Toplam | 3 | 60 |
No | Program Learning Outcomes | Contribution | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. | X | ||||
2 | Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
3 | Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | ||||
4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
5 | Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. | X | ||||
6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | ||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. | X | ||||
8 | Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi | X | ||||
9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. | X | ||||
10 | Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | ||||
11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X |
Activities | Number | Period | Total Workload |
---|---|---|---|
Class Hours | 39 | 1 | 39 |
Total Workload | 39 | ||
Total Workload / 25 | 1,56 | ||
Credits ECTS | 2 |