Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
EBT 6029	Eğitsel Veri İşleme ve Yönetimi	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Eğitim Teknolojileri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Eğitim Teknolojileri Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilerin veri toplama, düzenleme, yönetme ve işleme ile ilgili temel bilgileri edinmesini sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri tipleri ve yapılarını kullanabilmek
2	Veri tabanı tasarlayabilmek, yönetebilmek
3	Veriler üzerindeki temel işlemleri gerçekleştirebilmek
4	Temel istatistiksel analizleri ve görsel araçları kullanabilmek, yorumlayabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Veri, Bilgi kavramı, Veri tipleri
2	R temel istatistiksel analizler
3	R veri tipleri (vektör, matris, dizi, dataframe, liste)
4	R veri tipleri (vektör, matris, dizi, dataframe, liste)
5	Veri görselleştirme
6	Veritabanı - tarihçe, veri modelleri, ilişkisel veri modeli
7	Arasınav
8	Veritabanı Yönetim Sistemleri
9	SQL - Seçme sorgusu
10	SQL - ekleme, güncelleme, silme sorguları
11	SQL - JOIN, UNION, trigger, view
12	SQL - JOIN, UNION, trigger, view
13	Büyük veri
14	MapReduce, Hadoop
15	Final

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Kuan-Ching Li, Hai Jiang, Albert Y. Zomaya (2017). Big Data Management and Processing, Chapman & Hall.
2. Hadley Wickham, Garrett Grolemund. (2017). R for Data Science, O'Reilly Media.
Diğer ders materyalleri: Ders sunumları, Web kaynakları

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, uygulamalar, ödev

Değerlendirme Yöntemleri

Başarılı / Başarısız

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar, ödevler ve sunumlar

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. AYLİN ALIN
FEN FAKÜLTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ İSTATİSTİK TEORİSİ ANABİLİM DALI
aylin.alin@deu.edu.tr
+90 232 - 3018572 - 18572

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	13	3	39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	6	78
Vize Sınavına Hazırlık	1	5	5
Final Sınavına Hazırlık	1	5	5
Ödev Hazırlama	1	30	30
Rapor hazırlama	1	40	40
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			201

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8
ÖK.1	1	1	3	5	1	1	2	2
ÖK.2	1	2	4	5	4	2	2	2
ÖK.3	1	2	4	5	4	2	2	2
ÖK.4	2	2	4	5	4	2	2	2

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI