| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veritabanı Yönetimi | ENM 216 | 4 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. İBRAHİM ÇİL |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. İBRAHİM ÇİL, Dr.Öğr.Üyesi MÜMTAZ İPEK, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Temel Öğretim |
| 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 |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Veritabanı yönetim sistemlerini tanır | Anlatım, | Sınav, |
| 2 | Veritabanını varlık-ilişki diyagramları ile modellemek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 3 | Yapısal Sorgulama Dilini (SQL) yapısını ve kodlarını öğrenmek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Deney / Laboratuvar, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | SQL ile veritabanı, tablo ve sorgular oluşturabilmek | Örnek Olay, Deney / Laboratuvar, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 5 | Veritabanı Normalizasyonu kurallarını uygulayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 6 | Örnek veritabanı yönetim sistemlerini kurabilir ve kullanabilmek | Anlatım, Deney / Laboratuvar, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veritabanı Yönetim Sistemlerine 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 yönetimsel işlemler (MS Access, 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 kurma ve uygulamaları | 2. Ödev |
| 11 | MS SQL Server kurma ve uygulamaları | |
| 12 | Yeni nesil veri tabanlari (NoSQL) MONGO DB ile uygulamalar | |
| 13 | Büyük veri,Veri tabanlarında Veri analizi ve Veri madenciliği - Rapidminer, Weka | 3. Ödev |
| 14 | İş Zekası araçları ve veri tabanı bağlantısı kurma, Veri Analizi Uygulamaları gerçekleştirme |
| 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 | Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanarak karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini modelleyebilme ve çözebilme becerisi | ||||||
| 2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Endüstri Mühendisliği alanında 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 | |||||
| 4 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Endüstri Mühendisliği alanındaki karmaşık problemlerinin, araştırma konularının incelenmesi amacıyla deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | ||||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | X | |||||
| 11 | Endüstri Mühendisliği alanındaki uygulamaların evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| 2. Kısa Sınav | 10 |
| 1. Ödev | 30 |
| Toplam | 100 |
| 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 |
| Toplam İş Yükü | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,56 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5 | ||