Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İleri Veri Yönetimi
Ders Kodu: YZO259
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Bu ders, masaüstü ve bulut ölçeklerinde veri depolama ve işlemeye girişi içermektedir. Temel veritabanı kavramlarını tanıtır ve hem SQL hem de NoSQL sistemlerine pratik bir giriş sağlar. Bu dersin amacı, öğrencileri geleneksel işlemsel veritabanlarının işleyebileceklerinin ötesinde büyük verileri yönetmeye yönelik çeşitli platformlar ve tekniklerle tanıştırmaktır.

Özet İçerik

Veri Yönetimine Girş Veri Modelleri: gelenekselden grafik veritabanlarına SQL ve NoSQL: MySql ve MongoDB Büyük veri kaynakları ve türleri Büyük veri analizi için ölçeklenebilir yöntemler Veri yönetimi için Paralel ve Dağıtılmış Bilgi İşlem Kavramları Veri Görselleştirme ve analizi Hadoop ve MapReduce

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Gelişen uygulamaları karmaşık veri gereksinimleriyle ele alırken geleneksel veritabanı yönetim sistemlerinin eksikliklerini anlamak
2.İşlemsel ve işlemsel olmayan veriler arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları açıklamak
3.ACID ve BASE olarak adlandırılan iki işlem konseptinin her birinin farklılıklarını ve avantajlarını açıklamak
4.Çeşitli NoSQL veri yönetimi platformları ile her birinin daha faydalı ve uygulanabilir olduğu alanlar arasındaki farkı anlamak
5.İşlemsel olmayan (non-transactional) verileri yönetmede gelişmekte olan gelişmiş platformlardan (HADOOP ve SPARK gibi) yararlanmak
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.1“Database Systems: A practical Approach to Design, Implementation, and Management”, T. Collony & Carolyn Begg, 5th Edition, Addison-Wesley, 2010.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Veri Modelleri: gelenekselden grafik veritabanlarına
2. Hafta - Teorik
SQL ve NoSQL: MySql ve MongoDB
3. Hafta - Teorik
Eşzamanlılık Kontrolü Teknikleri
4. Hafta - Teorik
Nesneye yönelik ve Nesne İlişkisel Veri tabanları
5. Hafta - Teorik
Yarı-Yapısal Veri ve XML
6. Hafta - Teorik
Paralel ve Dağıtık Veritabanları
7. Hafta - Teorik
Dağıtık Veritabanları-İleri Kavramlar
8. Hafta - Teorik
Büyük veri kaynakları ve türleri (ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Büyük veri analizi için ölçeklenebilir yöntemler
10. Hafta - Teorik
Veri yönetimi için Paralel ve Dağıtılmış Bilgi İşlem Kavramları
11. Hafta - Teorik
Veri Görselleştirme ve analizi
12. Hafta - Teorik
Büyük Veri - Apache Hadoop, MapReduce & Pig Latin
13. Hafta - Teorik
Büyük Veri - Apache Hadoop, MapReduce & Pig Latin
14. Hafta - Teorik
Geçici Veri tabanları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%10
Kısa Sınav (Quiz)1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev116117
Kısa Sınav116117
Ara Sınav116117
Dönem Sonu Sınavı120121
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)100
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
5
5
5
5
4
4
4
4
4
2
2
3
OÇ-2
5
5
5
5
5
5
5
4
4
3
3
4
OÇ-3
5
5
5
4
4
4
3
4
4
3
2
4
OÇ-4
5
5
5
4
4
4
5
4
5
3
3
4
OÇ-5
4
4
4
5
5
5
4
4
5
2
2
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026