VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
VBA205	VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ	3	4	2	5

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi YEŞİM NALKESEN AKIN
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı, öğrencilerin veri tabanı sistemlerinin temel yapısını ve işleyişini kavramaları, verilerin depolanması, yönetilmesi ve sorgulanmasına yönelik bilgi ve beceriler kazanmaları ve veri analitiği süreçlerinde veri tabanlarını etkili bir şekilde kullanmalarını sağlamaktır.
İçerik:	Veri tabanı kavramları ve veri modelleri, veri tabanı tasarımı ve modelleme, veri analitiği süreçlerinde kullanım ve uygulamaları.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Veri tabanı tanımlayarak kullanım amacını açıklayabileceklerdir.
SQL dilini temel seviyede öğrenebileceklerdir.
SQL dilinde sorgu yazarak veri tabanlarından istenen bilgiyi çekebileceklerdir.
SQL dilini kullanarak farklı tabloları birleştirebileceklerdir.
Veri tabanlarından istenilen özet bilgileri çekebileceklerdir.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri, bilgi ve veri tabanı kavramları; veri tabanı yönetim sistemlerinin amaçları, bileşenleri ve kullanım alanları	Anlatım, problem çözme, uygulama
2	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri tabanı modelleri, ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri tabanı yaklaşımlarının incelenmesi	Anlatım, problem çözme, uygulama
3	Kitap-Ders Notu Okuma	İlişkisel veri tabanı modeli; tablo, satır, sütun, alan, kayıt, anahtar ve bütünlük kısıtları	Anlatım, problem çözme, uygulama
4	Kitap-Ders Notu Okuma	Veri tabanı tasarımı, varlık-ilişki modeli, varlık, nitelik, ilişki kavramları	Anlatım, problem çözme, uygulama
5	Kitap-Ders Notu Okuma	Varlık-ilişki diyagramlarının ilişkisel şemaya dönüştürülmesi	Anlatım, problem çözme, uygulama
6	Kitap-Ders Notu Okuma	Normalizasyon, işlevsel bağımlılık	Anlatım, problem çözme, uygulama
7	Kitap-Ders Notu Okuma	SQL’e giriş; veri tanımlama dili komutlarıyla veri tabanı ve tablo oluşturma, değiştirme ve silme işlemleri	Anlatım, problem çözme, uygulama
8	Kitap-Ders Notu Okuma	SQL veri işleme komutları; veri ekleme, güncelleme ve silme işlemleri	Anlatım, problem çözme, uygulama
9	Kitap-Ders Notu Okuma	SQL sorguları ve karşılaştırma ve mantıksal operatörlerin kullanımı	Anlatım, problem çözme, uygulama
10	-	ARA SINAV	-
11	Kitap-Ders Notu Okuma	SQL fonksiyonları; toplulaştırma fonksiyonları, gruplandırma	Anlatım, problem çözme, uygulama
12	Kitap-Ders Notu Okuma	Birden fazla tablo üzerinde sorgulama; iç, dış ve çapraz birleştirme işlemleri	Anlatım, problem çözme, uygulama
13	Kitap-Ders Notu Okuma	Alt sorgular, görünümler, indeksler ve saklı yordamların temel kullanımı	Anlatım, problem çözme, uygulama
14	Kitap-Ders Notu Okuma	Uygulama	Uygulama
15	Kitap-Ders Notu Okuma	Uygulama	Uygulama
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olur; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilir.			2
2	Öğrenci, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahiptir; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilir.					4
3	Öğrenci, veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilir; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilir.						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilir.		1
2	Öğrenci, karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilir, uygun çözüm yolları geliştirebilir ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilir.				3

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilir, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilir; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilir.				3

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilir; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilir, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilir.					4

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilir, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilir; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilir.			2

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahiptir; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilir.			2

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilir; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, iletişim kurabilir ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilir.		1

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkimdir; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilir, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket eder.					4

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	4	56
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	14	2	28
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	4	1	4
Ödev	4	2	8
Proje Hazırlama	1	5	5
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	5	3	15
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	6	6
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	3	3
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	46	0	127