Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CME 4434	VERİ AMBARLARI VE İŞ ZEKASI	SEÇMELİ	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. RECEP ALP KUT

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı veri ambarında klasik modelleri ve algoritmaları anlamak ve uygulamaktır. Öğrenciler, verilerin nasıl analiz edileceğini, problemlerin tanımlanacağını ve uygulanacak ilgili modelleri ve algoritmaları seçmeyi öğreneceklerdir. Ayrıca, çeşitli yöntem ve algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirebilecek ve davranışlarını analiz edebileceklerdir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri Ambarlarını öğrenmek.
2	Farklı veri ambarı modellerini öğrenmek.
3	Çıkart-dönüştür-yükle işlemini öğrenmek.
4	İş Zekâsını öğrenmek.
5	İş Zekasında son kullanıcı uygulamalarının nasıl geliştirildiğini öğrenmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Temel Kavramlar
2	Boyutlu Modellemeye Giriş
3	Boyutlu Modelleme: Veri ambarı tasarımı
4	Müşteri İlişkileri Yönetimi (MİY) bağlamında Veri temizleme ile ilgili genel ilkeler.
5	SQL Server Sözdizimini Kullanarak çıkart-dönüştür-yükle işlemi.
6	çıkart-dönüştür-yükle işlemi: Veri hazırlama ve temizleme
7	çıkart-dönüştür-yükle işlemi: Veri ambarına aktarma
8	ARASINAV
9	Python Giriş
10	Python da fonksiyonlar ve formatlar.
11	Sayısal verileri düzenlemek için Python kodlama.
12	Çizelgeler için Python kodlama.
13	İş Zekâsı
14	Son Kullanıcı Uygulamalarının Geliştirilmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: M. Golfarelli, S. Rizzi. Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw-Hill, 2009.
Yardımcı kaynaklar:
- R. Kimball, "The Data Warehouse Toolkit", 2nd edition.
- W. H. Inmon, "Building the Data Warehouse", 3rd edition.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunum
Problem çözümü
Laboratuvar çalışmaları
Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PR	Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.25 + PR * 0.25 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.25 + PR * 0.25 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize sınavı %25, proje %25 ve final sınavı %50.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Teorik derslerin %70 ine, uygulamaların %80 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü kopyacılık eylemi disiplin soruşturması açılması ile sonuçlandırılacaktır.
3. Öğretim üyesi kısa sınavlar yapma hakkını saklı tutar. Bu sınavlardan alınacak notlar vize ve final sınavı notlarına eklenebilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr. Alp KUT
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35390 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 301 74 05
E-Posta:alp@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	10	10
Final Sınavına Hazırlık	1	10	10
Ödev Hazırlama	3	10	30
Final Sınavı	1	3	3
Vize Sınavı	1	3	3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			140

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.4	PK.5	PK.7	PK.8
ÖK.1		3
ÖK.2				2
ÖK.3	2				3
ÖK.4			2
ÖK.5			2			3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI