Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
YBS 5020	Mekansal Veri Yönetimi ve Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	6

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ÇİĞDEM TARHAN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

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

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Mekansal veri toplama yöntemlerini kullanabilmek.
2	Mekansal veri yönetimi yapabilmek.
3	Mekansal veri analiz yöntemlerini kullanabilmek.
4	Mekansal veri sorgu yöntemlerini kullanabilmek.
5	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	Yeung ve Hall, Bölüm2.2
2	Veri Tabanı Yönetim Sistemlerinde Meksansal Verilerin Depolanması (Mekansal Veri Sunucuları Verilerin Depolandığı Tablolar Mekansal Verileri Depolama Yöntemleri)	Yeung ve Hall, Bölüm2.3-2.4
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)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 2
4	Mekasal Verinin Sunumu (nesne tabanlı modelleme mekan tabanlı modelleme) ve Mekansal Veri Geometrisi (Spaghetti model, ağ modeli ve topolojik model)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 2
5	Mantıksal Modeller ve Sorgulama Dilleri	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 3
6	Kısıt veri modeli (doğrusal kısıt modeli, nesne tabanlı modelleme)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 4
7	Sayısal Geometri (mekansal veri yönetimi algortiması)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 5
8	Sorgulama ve Analiz I (Mekansal birleştirme, karmaşık sorgulama, yapay zeka)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 7
9	Sorgulama ve Analiz II (mekansal nokta dağılım analizi, interpolasyon ve mekansal istatistik)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 7
10	Sorgulama ve Analiz III (mekansal nokta dağılım analizi, interpolasyon ve mekansal istatistik)	Rigaux, School ve Voisard, Bölüm 7
11	Mekansal veri indeksleri (R-tree, B-tree)	Bivand, Pebesma ve Rubio, Bölüm 2
12	Mekansal veri indeksleri (Grid)	Bivand, Pebesma ve Rubio, Bölüm 2
13	Mekansal veri yönetimde ekonometrik yaklaşımlar	Bivand, Pebesma ve Rubio, Bölüm 10
14	Proje Sunumu

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	VZ	Ara Sınav
2	YYC	Yarıyıl İçi Çalışma
3	FN	Yarıyıl Sonu
4	BNS	Başarı	VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + FN* 0.60
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + BUT* 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilere dönem içinde bir ara sınav yapıalcaktır. Ayrıca gerçekleştirecekleri projeyi yazılı ve sözlü olarak sunmak suretiyle, dönem sonu final sınavında ise elde ettikleri tecrübeyi verilen başka bir probleme uygulama becerisi kazanıp kazanmadıklarına göre değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi - İ.İ.B.F. Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü - Dokuzçeşmeler Kampüsü - Buca - İZMİR 35160
e-posta: cigdem.tarhan@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	14	5	70
Vize Sınavına Hazırlık	1	10	10
Final Sınavına Hazırlık	1	10	10
Sunum Hazırlama	1	10	10
Ödev Hazırlama	1	10	10
Final Sınavı	1	1	1
Vize Sınavı	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			154

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11
ÖK.1	4	5	5	5	5	5	5	2	5	5	5
ÖK.2	5	5	5	5	5	5	5	2	5	5	5
ÖK.3	5	5	5	5	5	5	5	2	5	5	5
ÖK.4	5	5	5	5	5	5	5	2	5	5	5
ÖK.5	5	5	5	5	5	5	5	2	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI