İleri Veri Tabanları(INF438)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF438 | İleri Veri Tabanları | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşul | INF324 |
| Derse Kabul Koşulları | INF324 |
| Dersin Dili | Fransızca |
| Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans |
| Dersi Veren(ler) | N. Sultan TURHAN sturhan@gsu.edu.tr (Email) N. Sultan TURHAN sturhan@gsu.edu.tr (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders programlamada ve veri tabanı yönetiminde çok iyi bir altyapıya sahip öğrencilere dağıtık sistem veri tabanları üzerinde çalışmayı, bu tür veri tabanlarını sorgulamayı, bu veri tabanları üzerinde bulunan farklı türdeki verileri dönüştürüp, tek bir veri ambarı üzerinde bütünleştirmeyi, aynı zamanda veri ambarı modelleme ve iş hayatında kullanılacak olan iş zekasına uygun raporlama ve sorgulamayı öğretmeyi hedeflemektedir. |
| İçerik |
1. Hafta Giriş ve temel kavramlar 2. Hafta İleri veri tabanı dilleri ve modelleri 3. Hafta Veri türleri ve ara katman mimarileri 4. Hafta İş zekasına giriş 5. Hafta Veri ambarları mimarisi ve prensipleri 6. Hafta Veri ambarı modelleme 7. Hafta ETL uygulamasının temel kavramları ve araçları 8. Hafta Vize sınavı 9. Hafta OLAP küpleri 10. Hafta OLAP küpleri sorgulamak 11. Hafta Raporlama araçları 12. Hafta Ad-hoc raporlama 13. Hafta UDM dili ile modelleme 14. Hafta Veri madenciliğine genel bir bakış |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
1. Dağıtık sistem veri tabanları üzerinde çalışmak 2. Veri ambarı tasarlamak ve modellemek 3. Farklı veri türlerini tek bir ambar üzerinde bir araya gelecek şekilde dönüştürmek 4. OLAP küpleri oluşturmak 5. Ad-hoc raporlama |
| Öğretim Yöntemleri |
Anlatım, Soru - Cevap, Tartışma Ara Sınav, Kısa Sınav, Projet, Laboratuar çalışmaları ve Final Sınavı |
| Kaynaklar |
• 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 |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Giriş ve temel kavramlar |
| 2 | İleri veri tabanı dilleri ve modelleri |
| 3 | Veri türleri ve ara katman mimarileri |
| 4 | İş zekasına giriş |
| 5 | Veri ambarları mimarisi ve prensipleri |
| 6 | Veri ambarı modelleme |
| 7 | ETL uygulamasının temel kavramları ve araçları |
| 8 | Vize sınavı |
| 9 | OLAP küpleri |
| 10 | OLAP küpleri sorgulamak |
| 11 | Raporlama araçları |
| 12 | Ad-hoc raporlama |
| 13 | UDM dili ile modelleme |
| 14 | Veri madenciliğine genel bir bakış |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 3 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 4 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 1 | 10 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 25 |
| Proje | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 1 | 25 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 3 | 60 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | ||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 39 | 1 | 39 |
| Toplam İş Yükü | 39 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 1,56 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 2 | ||