BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| SEN2104 | Veritabanı Yönetim Sistemleri | Bahar | 3 | 2 | 4 | 7 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Hibrit |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi TAMER UÇAR |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi TAMER UÇAR Arş.Gör. SEVGİ CANPOLAT Dr. Öğr. Üyesi ÖZGÜR ERKUT ŞAHİN Arş.Gör. MERVE ARITÜRK Prof. Dr. ADEM KARAHOCA |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Öğrenciler, varlık-ilişki modelini kullanarak veritabanlarını analiz etme ve tasarlama becerilerine sahip olacaklardır. İlişkisel cebir ve SQL gibi veritabanı sorgulama tekniklerini tanımlama becerilerine sahip olacaklardır. Bu konuların yanı sıra, ilişkisel veritabanı tasarımı yaklaşımını, indeksleme, sorgu işleme ve sorgu optimizasyonunu konularını belirleyebilme becerilerine sahip olacaklardır. Ayrıca temel veri analizi ve veri madenciliği kavramlarını tanımlayabileceklerdir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Varlık ilişki modelini tanımlar. 2. İlişkisel veri modelini tanımlar. 3. İlişkisel cebir dilini tanımlar. 4. SQL dilini tanımlar. 5. İlişkisel veritabanı tasarımı yaklaşımını belirler. 6. İndeksleme, sorgu işleme ve sorgu optimizasyonu yaklaşımını belirler. 7. Temel veri analizi ve veri madenciliği konularını tanımlar. |
Dersin İçeriği
| Ders içeriği varlık ilişki modeli, ilişkisel veri modeli, ilişkisel cebir, SQL, ilişkisel veritabanı tasarımı, indeksleme, sorgu işleme, sorgu optimizasyonu veri analizi ve veri madenciliği ile ilgili konularından oluşmaktadır. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Veritabanı Yönetim Sistemlerine Giriş | |
| 2) | Varlık İlişki Modeli | |
| 3) | İlişkisel Veri Modeline Giriş | |
| 4) | İlişkisel Cebir | |
| 5) | İlişkisel Cebir | |
| 6) | Veritabanı Tasarımı ve Uygulaması İçin İlişkisel Cebir İlkelerinin Uygulanması | |
| 7) | Yapısal Sorgulama Dili (SQL) | |
| 8) | Yapısal Sorgulama Dili (SQL) | |
| 9) | İlişkisel Veritabanı Tasarımı | |
| 10) | İlişkisel Veritabanı Tasarımı | |
| 11) | İlişkisel Veritabanı Tasarımı | |
| 12) | İndeksleme ve Sorgu İşleme | |
| 13) | Sorgu İşleme ve Sorgu Optimizasyonu | |
| 14) | Veri Analizi ve Veri Madenciliği |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Database System Concepts (6th Edition), Abraham Silberschatz, Henry Korth and S. Sudarshan, ISBN-13: 978-0073523323 Fundamentals of Database Systems (7th Edition), Ramez Elmasri and Shamkant Navathe, ISBN-13: 978-0133970777 |
| Diğer Kaynaklar: | - |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 3 | % 20 |
| Projeler | 1 | % 15 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 45 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 55 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Toplam İş Yükü | |||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. | 3 |
| 2) | Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır. | 4 |
| 3) | Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. | 5 |
| 4) | Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. | 3 |
| 5) | Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. | 4 |
| 6) | Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme. | 4 |
| 7) | Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. | 3 |
| 8) | Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. | 5 |
| 9) | Moleküler biyoloji ve genetik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma. | 4 |
| 10) | Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder. | 5 |
| 11) | Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara bilimsel yaklaşımla çözüm araştırır. | 4 |