Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
  • Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı (Tezli) (YL) (İngilizce)
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Advanced Database Management Systems(İleri Veri Tabanı Yönetim Sistemleri)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı BİL546 - Advanced Database Management Systems(İleri Veri Tabanı Yönetim Sistemleri)
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ BURCU YILMAZEL
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze.
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler Yoktur.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Fundamentals of Database Management Systems" (6th edition), by Ramez Elmasri, and Shamkant B. Navathe
Okuma Listesi Database Systems: The Complete Book, Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, and Jennifer Widom.Database Management Systems, Raghu Ramakrishnan, and Johannes Gehrke.
Değerlendirme Ara Sınav, Ödev ve Final.
Staj & Uygulama Yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları Nitelikli Eğitim , Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Veri tabanlarına ve veri tabanı yönetim sistemlerine giriş.
2. hafta Varlık-İlişki (E/R) modeli ve ileri E/R kavramları.
3. hafta E/R diyagramlarından ilişkisel şemaya geçiş.
4. hafta SQL temelleri: Veri tanımlama, sorgulama ve veri işleme dilleri.
5. hafta Şema iyileştirme: Fonksiyonel bağımlılıklar, normalizasyon ve normal formlar.
6. hafta Transaction (işlem) kavramı, ACID özellikleri ve eşzamanlılık kontrolüne giriş.
7. hafta NoSQL veri tabanları.
8. hafta Modern veri mimarileri: Veri ambarı, veri gölü ve lakehouse yaklaşımları.
9. hafta Veri tabanı sistemlerinde dağıtıklık, ölçeklenebilirlik ve performans yaklaşımları.
10. hafta Çoklu-model ve uzmanlaşmış veri tabanları.
11. hafta Yapay zeka çağında coğrafi-uzamsal veri tabanları.
12. hafta Vektör veri tabanları ve benzerlik tabanlı arama.
13. hafta Yapay zeka ve veri tabanlarının kesişimi: AI ajanları, bellek sistemleri ve veri tabanı içi makine öğrenmesi.
14. hafta Yapay zeka çağında veri tabanlarında gizlilik ve veri koruma.

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Sorun/Problem Çözme
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Proje Tasarımı/Yönetimi
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Sorgulayan
  • Yaratıcı
  • Etik Kurallara Uyma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Proje Tasarlama ve Yönetme

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 30
Ödev 1 20
Dönem Sonu Sınavı 1 50
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri