| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mekansal Veritabanları | TBL328 | Seçmeli | Lisans | 3 | Bahar | 5 |
Öğretim Elemanı Adı
Arş. Gör. Seda BALTA
Arş. Gör. M.M. Enes YURTSEVER
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Mekansal veri modelleme öğrenir.
2) Mekansal veri depolama ve sorgulama öğrenir.
3) Mekansal veri tabanı yazılımları kullanmayı öğrenir.
4) Mekansal veri üzerinde optimizasyon yapmayı kavrar.
5) Mekansal veri madenciliği algoritmaları öğrenir.
6) Mekansal veri madenciliği kullanarak örnek bir CBS tasarlar.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||
| 1 | Orta | Orta | ||||||||||
| 2 | ||||||||||||
| 3 | ||||||||||||
| 4 | ||||||||||||
| 5 | ||||||||||||
| 6 | ||||||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Mekansal veritabanlarına giriş Mekansal konseptler ve veri modelleri Mekansal Sorgu Dilleri Mekansal Depolama ve İndeksleme Sorgu İşleme ve Optimizasyon Mekansal Ağlar Hesaplamalı Geometri PostgreSQL-PostGIS PostgreSQL-PostGIS Lab Mekansal Veri Madenciliğine Giriş 1 Mekansal Veri Tabanlarında Trentler Mekansal Veri Tabanları Üzerine Durum Çalışması
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte