İLERİ VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

Ders Açıklaması

Bu ders, probleme dayalı bir öğrenme yöntemi kullanan veritabanı yönetim sistemleri ve çağdaş veritabanı uygulamalarında çeşitli ileri düzey konuları kapsar. Gelişmiş eşzamanlılık kontrol teknikleri, ilişkisel veritabanı sorgu işleme ve optimizasyon stratejileri, gelişmiş indeksleme teknikleri, paralel ve dağıtık veritabanı sistemleri, yeni nesil veri modelleri, büyük veritabanlarında veri madenciliği, web'deki veriler ve veri güvenliği ve gizliliği ile ilgili konular kapsanan belirli konulardan sadece birkaçıdır. Dersi tamamlayan öğrenciler, veri modelleri, veri tabanı tasarımları ve veri tabanı manipülasyonları dahil olmak üzere ilişkisel sistemler hakkında geniş bir anlayışa sahip olacaklardır. Öğrenciler ayrıca internet veritabanı ortamı ve veri ambarı gibi veritabanı yönetim sistemlerindeki en yeni ve en son gelişmeler ve trendler hakkında bilgi edineceklerdir.

İLERİ VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

1. 01 TO DEVELOP SKILLS FOR DESIGNING AND IMPLEMENTING A RELATIONAL DATABASE
2. 02 TO GIVE STUDENTS AN UNDERSTANDING OF THE FUNDAMENTAL CONCEPTS IN RELATIONAL THEOREY
3. 03 TO GIVE STUDENTS A WORKING KNOWLEDGE OF IMPLEMENTATION OF DATABASE DESIGN
4. 04 TO GIVE STUDENTS BACKGROUND ON STORED PROCEDURES, FUNCTIONS AND TRIGGERS
5. 05 TO ENABLE STUDENTS IN THE USE OF SQL FOR DML AND DDL
6. 06 TO INTRODUCE THE STUDENTS HOW TO DEVLOP DESKTOP APPLICATIONS WITH RDMS

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 "FUNDAMENTALS OF DATABASE SYSTEMS", ELMASRI AND NAVTHE, , 5th edition, 2007, ADDISON WESLEY

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Veri bilimi alanındaki güncel durumu değerlendirmek ve anlamak amacıyla teoriler, çerçeveler ve modeller hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak.
2. Literatürü incelemek ve veri bilimi teorileri ile metodolojilerini yeni araştırmalarda ve deneylerde uygulamak.
3. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri setlerini analiz etmek.
4. Veri yönetimi, analiz ve problem çözümü için istatistiksel ve bilişim yazılım sistemleri tasarlamak, geliştirmek ve test etmek.
5. Farklı veri türleri ve analitik görevler için etkili görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek, ayrıca görselleştirme ve görsel analiz konularında teorik ve uygulamalı konular üzerine bağımsız araştırmalar yürütmek
6. İletişim, problem çözme, araştırma veya proje faaliyetlerinde yüksek düzeyde yetkinlik kazanmak ve çok disiplinli bir ekipte ortak bir hedefe ulaşmak için bir ekip üyesi ya da lider olarak etkin biçimde çalışmak.
7. Büyük veri kümelerinin yönetimiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için paralel yöntemler, bulut bilişim ve ilişkisel olmayan (NoSQL) veri depolama ve erişim çözümleri geliştirmek ve uygulamak.
8. Veri, bilgi ve iletişimin disiplinlerarası doğasını anlamak ve veri toplama ile analizine yönelik önde gelen araştırma yöntemlerini değerlendirme yeteneği kazanmak.
9. Verinin kullanımıyla ilgili etik sorunları derinlemesine anlamak ve gerçek dünya veri uygulamalarında etik kararlar alabilmek.
10. Geniş bir alan yelpazesinden bilgiyi analiz etme, sentezleme ve değerlendirme yeteneğini göstermek ve yaşam boyu kendi kendine öğrenme yetisine sahip olmak.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.