DERS ADI

: COĞRAFİ VERİ ANALİZİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
YBS 4009 COĞRAFİ VERİ ANALİZİ SEÇMELİ 2 2 0 4

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. VAHAP TECİM

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Amacı

Öğrencilere mekan tabanlı toplanan ve kullanılan verilerin yönetimi ve analizi konularında yetkinlik kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Mekansal veri analiz yöntemlerini kullanabilmek,
2   Mekansal veri sorgu yöntemlerini kullanabilmek,
3   Mekansal veri içeren projelerde kullanılan yöntem ve araç ve teknolojileri eleştirel bir bakışla değerlendirebilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş Veri Yönetimi ve Analizi nedir
2 Veri Tabanı Yönetim Sistemlerinde Meksansal Verilerin Depolanması (Mekansal Veri Sunucuları Verilerin Depolandığı Tablolar Mekansal Verileri Depolama Yöntemleri)
3 Mekansal Veri Sunucu Yazılımları (Arcsde Arc Spatial Database Engine) ve Mekansal veri sorgulama dili operatörleri (temel operatör: IsEmpty, Envelope; topolojik operatör: Disjoint, Contains ve mekansal analiz operatörü: Distance, Intersection ve SymmDiff)
4 Mekasal Verinin Sunumu (nesne tabanlı modelleme mekan tabanlı modelleme) ve Mekansal Veri Geometrisi (Spaghetti model, ağ modeli ve topolojik model)
5 Mantıksal Modeller ve Sorgulama Dilleri Logical Models and Query Languages
6 Kısıt veri modeli (doğrusal kısıt modeli, nesne tabanlı modelleme)
7 Kısıt veri modeli (doğrusal kısıt modeli, nesne tabanlı modelleme)
8 Ara Sınav
9 Ara Sınav
10 Sorgulama ve Analiz I (Mekansal birleştirme, karmaşık sorgulama, yapay zeka)
11 Sorgulama ve Analiz II (mekansal nokta dağılım analizi, interpolasyon ve mekansal istatistik)
12 Mekansal veri indeksleri (R-tree, B-tree)
13 Mekansal veri indeksleri (Grid)
14 Mekansal veri yönetimde ekonometrik yaklaşımlar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Spatial Databases with Application to GIS (2002) Philippe Rigaux, Michel Scholl ve Anges Voisard, Elsevier, ISBN: 978 1 55860 588 6

Yardımcı kaynaklar:
Spatial Database Systems Design, Implematation and Project Management (2007) Albert K.W. Yeung ve G. Brent Hall (Printed in: Springer), ISBN: 10 1 4020 5393 2

Applied Spatial Data Analysis with R (2008) Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma ve Virgilio Gomez-Rubio, ISBN: 978 0 387 78170 9

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS Arasınav
2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1
3 FN Yarıyılsonu sınavı
4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan edilecektir.

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 12 2 24
Uygulama 12 2 24
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 2 24
Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavı 1 1 1
Vize Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 99

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.155555555
ÖK.255555555
ÖK.355555