DERS ADI

: Akıllı Şehir Bilişim Sistemleri

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CSC 5035 Akıllı Şehir Bilişim Sistemleri SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
Bilgisayar Bilimleri Doktora

Dersin Amacı

Bu ders, modern kent ortamlarında bilgi ve iletişim teknolojileri yoluyla yaygın olarak kullanılan bilişim sistemi ve veri analitiği uygulamaları için tümleşik bir çerçeve yaklaşımı sağlamayı amaçlamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bir şehrin dijital altyapısını analiz etmek ve yeni kavramsal veri modelleri geliştirmek
2   Kentsel sistemler için bilgi akışı mimarilerini analiz etmek ve tasarlamak
3   Etkin bir veri-merkezli şehir yönetimi için eski ve yeni bilişim sistemleri arasındaki veri aktarım uygulamaları planlamak ve tasarlamak
4   Akıllı şehir bilgi sistemleri ve stratejileri için anahtar performans göstergelerini belirlemek
5   Akıllı şehir entegrasyon projeleri için işlevsel tasarımlar gerçekleştirmek ve uygulamak

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Bilişim sistemleri
2 Akıllı şehir kavramı, Kentsel bilişim Ödev 1
3 Kentsel sistemler, Akıllı şehir modelleri
4 BİT standartlaştırma gereksinimleri, Bilgi akışı
5 Kentsel ortamlarda her-yerde hesaplama
6 Bilişim sistemleri arasındaki birlikte işlerlik sorunları Ödev 2
7 Akıllı kent sistemleri, Şehirde yerel yönetim, konut yerleşimi, ekonomi, hareketlilik ve güvenlik konuları
8 Proje ilerleme raporu sunumları
9 Veri ve bilgi politikaları: Açık veri, Büyük Veri kümeleri, Bulut bilişim, Şeylerin interneti
10 Akıllı şehir sistemlerinin sürdürülebilirliği Ödev 3
11 Akıllı şehirler için anahtar performans göstergeleri
12 Vaka çalışması sunumları
13 Şehir analitiği, Kurallı ve kestirimci analitik yaklaşımlar
14 Sistem entegrasyonu, Bilgi yönetimi
15 Proje sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Güncel literatürden sık atıf yapılan makaleler.
Yardımcı kaynaklar: ISO/IEC JTC 1, Smart cities: Preliminary report, International Organization for Standardization & International Electrotechnical Commission, 2014.
N. Marz, and J. Warren, Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems, Manning, 2015.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV ÖDEV
2 SUN SUNUM
3 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ODV * 0.50 + SUN * 0.50


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ugur.eliiyi@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 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52
Ödev Hazırlama 3 15 45
Sunum Hazırlama 2 10 20
Proje Hazırlama 1 40 40
Proje Ödevi 3 2 6
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 205

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.1444
ÖK.2444
ÖK.3444
ÖK.4555
ÖK.5555