Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8BİLS419Veri Bilimi3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Metalurji ve Malzeme Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere veri, veritabanı, büyük veri ve veri bilimi temel kavramlarını ve yöntemlerini öğretmektir.
Dersin İçeriği Veri, bilgi ve enformasyon kavramları, veritabanı, veri bilimi, veri bilimci, veritabanı yönetim sistemleri, OLTP, veri ambarları, veri modelleri, OLAP, büyük veri, büyük veri uygulamaları, yeni nesil veritabanları NoSQL, veri bilimi araçları (uygulamalar, programlama dilleri, veritabanı uygulamaları), yordamsal veritabanı (değişken, prosedür, karşılaştırma-kontrol deyimlerı,fonksiyonlar, döngüler, tetikleyiciler, imleç).
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğretim Üyesi Feridun ÖZÇAKIR
Dersi Verenler Dr. Öğretim Üyesi Feridun ÖZÇAKIR
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics – Sanjiv Ranjan Das
Veri Bilimi - Prof.Dr. Cem S. Sütçü, Doç.Dr. Çiğdem Aytekin

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %20
Mühendislik Bilimleri %30
Mühendislik Tasarımı %20
Alan Bilgisi %10

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 25
Ödev 5 % 5
Devam 1 % 10
Uygulama 1 % 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 50
Toplam :
9
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 2 28
Ödevler 5 3 15
Sunum/Seminer Hazırlama 1 30 30
Ara Sınavlar 1 2 2
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4 119

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Veri, Enformasyon, Bilgi kavramları ilgili bilgi sahibi olurlar
2 Veritabanı ve Veri Bilimi kavramlarını, Veritabanı Yönetim Sistemleri, Geleneksel ve Yeni Nesil Veritabanlarını öğrenirler
3 Büyük veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri, 3V ve 5V kavramları, büyük veri uygulama örneklerini anlarlar
4 Veri bilimi aracı olarak yordamsal veritabanı yapılarını (değişken, prosedür, fonksiyon, tetikleyici, imleç, karşılaştırma-kontrol deyimleri, döngüler) öğrenirler.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Veri Bilimine Giriş
2 Veri, Enformasyon ve Bilgi kavramları
3 Veritabanı, Veri Bilimi, Veri Bilimci, Veri Bilimi Süreçleri
4 Veritabanı Yönetim Sistemleri (Geleneksel Veritabanlar, İlişkisel Model, SQL)
5 Veri Ambarları, Veri Modelleri, OLTP ve OLAP
6 Büyük Veri (Yapılandırılmış Veri, Yapılandırılmamış Veri, 3V, 5V), Büyük Veri Uygulamaları
7 Veritabanı Yönetim Sistemleri (Yeni Nesil Veritabanlar, NoSQL, Document, Graph, Key-value, Wide-Column)
8 Ara Sınav
9 Veri Bilimi Araçları (Uygulamalar, Programlama Dilleri, Veritabanı Uygulamaları)
10 Veri Bilimi Araçları (Yordamsal Veritabanı), Tablolar, DML Deyimler, Değişkenler, Prosedürler
11 Yordamsal Veritabanı Programlama (Karşılaştırma ve Kontrol Deyimleri - IF/ELSE, BEGIN/END - Fonksiyonlar)
12 Yordamsal Veritabanı Programlama (Döngü - WHILE, GOTO ve CASE yapıları)
13 Yordamsal Veritabanı Programlama (Tetikleyiciler)
14 Yordamsal Veritabanı Programlama (İmleç - Cursor)


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206626&curProgID=63&lang=tr