PDF hazırlanıyor, lütfen bekleyin...
PDF
BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ
LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL
(2025 - 2026)
Ders Bilgi Formu
Ders Adı
Kodu
Yarıyıl
T+U Saat
AKTS
Z / S
Veri Tabanı Yönetimi ve Veri Ambarı Kavramları
VBL5013
1
3 + 0
7,5
Seçmeli
Birim Bölüm
Veri Bilimi ve Analitiği - YL -
Lisansüstü
(Yüz yüze)
Amaç
Bu ders, öğrencilere modern veri tabanı yönetim sistemlerinin (VTYS) mimari yapısını, verimli veri modelleme tekniklerini ve büyük veri ekosisteminde kritik rol oynayan veri ambarı tasarım süreçlerini öğretmeyi amaçlar. Ders kapsamında, operasyonel sistemlerden karar destek sistemlerine geçiş, ETL süreçleri ve OLAP küpleri gibi stratejik iş zekası bileşenleri akademik ve uygulamalı bir perspektifle ele alınır.
Ders İçeriği
Ders; veri modelleme temelleri, SQL ile ileri düzey sorgulama, VTYS mimarisi (Transaction, Concurrency Control), Veri Ambarı mimarileri (Kimball vs. Inmon), Boyutsal Modelleme, ETL mimarisi, Veri Küpleri (OLAP) ve modern Bulut Veri Ambarı çözümlerini kapsar.
EBS Koordinatörü
Serpil TÜRKYILMAZ
Hafta
Konu
1
VTYS Temelleri ve Mimari
2
İleri Veri Modelleme
3
Karmaşık Sorgulama ve Optimizasyon
4
İşlemler ve Eşzamanlılık Kontrolü
5
NoSQL ve Dağıtık Veri Tabanları
6
Veri Ambarına Giriş (Data Warehouse)
7
Boyutsal Modelleme I
8
Ara Sınav İlk 7 haftanın değerlendirilmesi.
9
Boyutsal Modelleme II
10
ETL Süreçleri ve Veri Kalitesi
11
Çok Boyutlu Veri Analizi (OLAP)
12
Kurumsal Veri Yönetimi
13
Yeni Nesil Veri Depolama
14
Proje Sunumları
Program Çıktıları
1
Veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olma; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilme
2
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahip olma; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilme
3
Veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilme; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilme
4
Veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilme
5
Karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilme, uygun çözüm yolları geliştirebilme ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilme
6
Veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilme, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilme; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilme
7
Veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilme; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilme, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilme
8
Veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilme, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilme; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilme
9
Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahip olma; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilme
10
Veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilme; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme, iletişim kurabilme ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilme
11
Veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkim olma; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilme, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket edebilme
Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)
Ders Öğrenme Çıktısı
PÇ 1
PÇ 2
PÇ 3
PÇ 4
PÇ 5
PÇ 6
PÇ 7
PÇ 8
PÇ 9
PÇ 10
PÇ 11
Ortalama Değer
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/451239