| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Veri Tabanı Yönetimi | CENG 356 | 3 | 2 | 3 + 0 | 3 | 6,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. İlişkisel veritabanı yönetim sistemlerinin (RDBMS) temel bileşenlerini ve işlevlerini açıklayabileceklerdir. |
| 2. Veritabanı yapılarını temsil etmek için Varlık-İlişki (ER) diyagramları ve UML modelleri tasarlayabileceklerdir. |
| 3. İlişkisel cebir ve tuple ilişkisel hesap kullanarak veritabanı sorguları oluşturabilecek ve değerlendirebileceklerdir. |
| 4. Veri sorgulama, ekleme, güncelleme ve silme işlemleri için etkili ve doğru SQL sorguları yazabileceklerdir. |
| 5. Veritabanı tasarım gereksinimlerini analiz ederek normalizasyon tekniklerini uygulayarak veritabanı verimliliğini artırabileceklerdir. |
| 6. Bütünlük kısıtları ve fonksiyonel bağımlılıkları belirleyerek veritabanının tutarlılığını koruyabileceklerdir. |
| 7. SQL-DDL kullanarak veritabanı şemalarını tanımlayabilecek ve değiştirebileceklerdir. |
| 8. Pratik çalışmalar ve projeler aracılığıyla veritabanı yapıları geliştirip test edebilecek ve optimize edebileceklerdir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | CENG 218 |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, veritabanı sistemlerinin temel ilkelerine kapsamlı bir giriş sağlar. Öğrenciler, veritabanı gereksinimlerini etkili bir şekilde yakalamak için Varlık-İlişki (ER) modeline odaklanarak veritabanı tasarım kavramlarını keşfetmeye başlayacaklardır. Daha sonra ders, ilişkisel veri modeline derinlemesine girerek ilişkisel cebir, tuple ilişkisel hesap ve SQL (Structured Query Language) gibi temel konuları ele alacaktır. Öğrenciler, ilişkisel model içinde veritabanlarının nasıl tanımlandığını ve sorgulandığını kavrayarak, ilişkisel cebir ve hesap üzerine detaylı bir anlayış geliştireceklerdir. Ders aynı zamanda fonksiyonel bağımlılıklar, bütünlük kısıtları, normalizasyon teorisi ve SQL Veri Tanımlama Dili (SQL-DDL) gibi temel veritabanı tasarım prensiplerini kapsar. Pratik uygulamalar sayesinde öğrenciler, SQL sorguları yazma ve normalizasyon tekniklerini kullanarak veritabanı yapılarını optimize etme konusunda deneyim kazanacaklardır. Dersin sonunda öğrenciler, veritabanı tasarımı, sorgulama ve optimizasyon konularında sağlam bir temel edinerek veritabanı yönetimi ve geliştirme alanlarında ileri düzey çalışmalar veya kariyerler için hazır hale geleceklerdir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler, ders ödevleri ve projelerinde destekleyici bir araç olarak üretken yapay zekâ (YZ) araçlarını kullanabilirler. Ancak bu araçlar, bağımsız çalışmanın yerine geçmemeli, yalnızca yardımcı olarak görülmelidir. Yapay zekâ tarafından üretilen bilgilerin ve kaynakların doğruluğunu kontrol etmek öğrencilerin sorumluluğundadır, çünkü:
Yapay zekâ araçları yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir ve var olmayan kaynaklara atıfta bulunabilir.
Yapay zekâ tarafından üretilen içerikler, fikrî mülkiyetleri uygun şekilde atıfta bulunmadan kullanabilir ve bu durum etik sorunlara yol açabilir.
Yapay zekâ desteğiyle oluşturulan her türlü içerik veya kod, uygun şekilde kaynak gösterilerek referans verilmelidir.
Yapay zekâ tarafından üretilen içeriğin nasıl kaynak gösterileceği ile ilgili yönergeler için aşağıdaki kaynağa başvurabilirsiniz:
Chicago Atıf Sistemi – Yapay Zekâ İçeriklerinin Kaynak Gösterimi (https://www.chicagomanualofstyle.org/qanda/data/faq/topics/Documentation/faq0422.htm) |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Veritabanı Sistemlerine Giriş |
| 2 | Veri Modelleri ve Veritabanı Tasarımı |
| 3 | İlişkisel Veritabanı Modeli |
| 4 | İlişkisel Cebir |
| 5 | Varlık İlişkisi (ER) Modellemesi |
| 6 | Varlık İlişkisi (ER) Modellemesi |
| 7 | Gelişmiş Veri Modelleme |
| 8 | Veritabanı Tablolarının Normalleştirilmesi |
| 9 | Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) |
| 10 | Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) |
| 11 | Gelişmiş SQL (DDL) |
| 12 | Veritabanı Performans Ayarlama ve Sorgu Optimizasyonu |
| 13 | Proje Sunumları |
| 14 | Gözden Geçirme |
| |
| Kaynaklar: |
| Carlos Coronel & Steven Morris, Database Systems Design, Implementation, & Management, 14th Edition, Cengage |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, and J. Widom. Database Systems: The Complete Book, Pearson and Prentice Hall
A. Silberschatz, H.F. Korth ve S. Sudarshan. Database Systems Concepts. McGraw Hill. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| 3 saat/hafta kuramsal ders. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Ödev | 3 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 2,00 | 28,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 2,00 | 2,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 2,00 | 28,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 3 | 6,00 | 18,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 15,00 | 15,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 4 |
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 4 |
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 0 |
| 4 | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 4 |
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 0 |
| 6 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 7 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 8 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 0 |
| 9 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 0 |
| 10 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 11 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |