VBM652 - VERİ MODELLEME KAVRAMLARI

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Yerel Kredi AKTS
VERİ MODELLEME KAVRAMLARI VBM652 Herhangi Yarıyıl/Yıl 3 0 3 6
Önkoşul(lar)-var iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
Proje Tasarımı/Yönetimi
 
Dersin sorumlusu(ları)Prof. Dr. Hayri Sever 
Dersin amacıDersin amacı öğrencilere veri modelleme kavramları, veri tabanı tasarımı ve yönetimi hakkında bilgi sağlamaktır. 
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Öğrenci, bu dersin sonunda aşağıdaki özellikleri kazanacaktır;
  2. 1-Temel veri modelleme terminolojisi hakkında bilgi sahibi olacaktır.
  3. 2-Her boyut ve karmaşıklıktaki bir veri modelini okuyup anlayabilecektir.
  4. 3-Yaygın veri modelleme olan ilişkisel veri modellini kolay bir şekilde oluşturmak mümkün olacaktır.
  5. 4-Soyutlamanın ne zaman kullanılıp kullanılmaması gerektiğini öğrenecektir.
  6. 5-Gereksinimleri sağlamak ve doğrulamak için bir dizi şablonu kullanabilir olacak.
Dersin içeriğiGenel kavramlar, Veri modelleri, Gereksinim analizi ve veri modelinin gereksinimleri sağlaması, Varlık-Bağıntı modeli, İlişkisel veritabanı, İlişkisel cebir ve hesaplama, Veritabanı güvenliği 
Kaynaklar? J. Ullman, J. Widom. A First Course in Database Systems, 3rd edition, Prentice Hall, 2007.
? Data Modeling Essentials, Graeme Simsion, Graham Witt 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaDerse giriş
2. HaftaGenel Kavramlar, Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri
3. HaftaVeri Modelinin Gereksinimleri Sağlaması
4. HaftaModel Kapsamının Doğrulanması
5. HaftaGereksinim Analizi ve Varlık-Bağıntı Modeli
6. Haftaİlişkisel Veritabanı
7. HaftaAra Sınav
8. HaftaBütünlük Kısıtlamaları ve İlişkisel Tasarım
9. Haftaİşlevsel Bağımlılık Analizi
10. HaftaNormalleştirme Kuramı
11. HaftaXML Veri Modelleri
12. HaftaBildirimsel Modeller: Bilgi tabanı ve çıkarsama yöntemleri
13. HaftaUML ile Nesneye Dayalı Modelleme
14. HaftaProje Sunumları
15. HaftaProje Sunumları
16. HaftaGenel Sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)1410
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler00
Sunum110
Projeler120
Seminer00
Ara Sınavlar120
Genel sınav140
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı060
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı040
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)10440
Sunum / Seminer Hazırlama12020
Proje13535
Ödevler000
Ara sınavlara hazırlanma süresi11010
Genel sınava hazırlanma süresi13030
Toplam İş Yükü28102177

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
1. Veri ve Bilgi Mühendisliği (VBM) hakkında detaylı bilgi sahibidir.   X 
2. Soyutlama, karmaşıklık, güvenlik, koşut zamanlılık, yazılım süreçleri gibi ortak kavramlara hakimdir ve uzmanlığını bilişim sistemlerinin etkili biçimde tasarlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesinde uygular.  X  
3. Teori ve pratiğin etkileşimini ve aralarındaki bağları anlar.   X 
4. Farklı soyutlama ve detay seviyelerinde düşünebilme yetisine sahiptir; dar kapsamlı bir gerçekleştirmenin ötesine geçerek bir bilişim sisteminin farklı bağlamlarda ele alınabileceğini anlar.    X
5. Herhangi bir teknik veya bilimsel problemi kendi başına çözümler ve mümkün en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü ve varsayımlarını açıkça anlatabilecek iletişim becerisine sahiptir.    X
6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar.  X  
7. VBM alanının hızla geliştiğinin farkındadır. En son gelişmeleri takip eder, kariyeri boyunca öğrenir ve becerilerini geliştirir.   X 
8. VBM uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve mesleki etkinliklerini bunlarla uyumlu şekilde yürütür.  X  
9. Farklı dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak İngilizce ve Türkçe sözlü sunumlar yapabilir. X   
10. VBM geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun ve fırsatların farkındadır.   X 
11. VBM farklı alanlarla etkileşim halinde olduğunun bilincindedir, alan uzmanlarıyla iletişim kurabilir ve onlardan gerekli alan bilgisi öğrenebilir.    X
12. Araştırma problemi tanımlayabilir ve çözmek için bilimsel yöntemler kullanır.   X  

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek