ADVANCED DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS

Ders Açıklaması

-

ADVANCED DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS

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

1. L01
2. L02
3. L03
4. L04
5. L05
6. L06

Program Çıktıları

1. Literatürü eleştirel bir şekilde analiz ederek, araştırma boşluklarını belirleyerek ve MIS teorisine ve pratiğine katkıda bulunan orijinal çalışmalar tasarlayarak ileri araştırma metodolojilerine (nicel, nitel ve karma yöntemler) hakim olduğunu gösterebilir.
2. Bağımsız bilimsel araştırmayı, akademik titizliği ve MIS alanındaki bilginin ilerlemesine önemli bir katkıyı yansıtan özgün bir doktora tezi hazırlayabilir ve savunabilir.
3. Araştırma paradigmalarının felsefi temellerini açıklayarak, araştırmasını bu çerçeveler içerisinde konumlandırarak ve akademik eleştirilere yanıt vererek tez izleme ve savunmasına hazır olduğunu gösterebilir.
4. Veri toplama, analiz, raporlama ve yayınlama dahil olmak üzere araştırma sürecinin tüm aşamalarında etik ilkeleri, akademik dürüstlüğü ve sorumlu araştırma yürütmeyi uygulayabilir.
5. Bilişim sistemleri araştırmalarının ve örgütsel ve toplumsal bağlamlardaki uygulamalarının sosyal, yasal ve etik etkilerini belirleyebilir.
6. Karmaşık veri kümelerini incelemek ve MIS araştırmalarında anlamlı içgörüler çıkarmak için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı analizler de dahil olmak üzere gelişmiş veri bilimi tekniklerini kullanabilir.
7. Yapay zeka, büyük veri, blok zinciri ve nesnelerin interneti gibi ortaya çıkan teknolojileri tanıyabilir ve değerlendirebilir; bu teknolojilerin kurumsal süreçler ve dijital ekosistemler üzerindeki dönüştürücü etkilerini değerlendirebilir.
8. Disiplinlerarası araştırma ortamlarında işbirliği yapabilir ve liderlik edebilir, üretken bilimsel ortaklıklar kurabilir ve farklı akademik bakış açılarını bütünleştiren araştırma projelerini yönetebilir.
9. Hakemli dergilerde yüksek kaliteli araştırmalar yayınlayabilir, bulgularını uluslararası konferanslarda sunabilir ve dergi hakemliği, konferans organizasyonu ve komite katılımı gibi akademik hizmetlerde aktif olarak yer alabilir.
10. Bilişim sistemleri, teknoloji ve kurumsal stratejinin kesişim noktasında zorlukları belirleyebilir ve yenilikçi, araştırmaya dayalı çözümler önerebilir.
11. İleri düzeyde YBS dersleri sunabilir, lisansüstü araştırmaları denetleyebilir ve etkili rehberlik ve akademik öğretim yoluyla akademik gelişimi destekleyebilir.
12. Sistem düşüncesi ve yenilikçi tasarım metodolojilerini kullanarak BT yeteneklerini kurumsal stratejilerle uyumlu hale getiren gelişmiş bilişim sistemleri ve karar destek sistemleri geliştirebilir.

Pç-Dç Matrisi