Akademik amaçlı kullanım esaslı programlama bilgisini öğrencilere kazandırma
Dersin İçeriği
Bu ders; Programlamaya giriş - Temel kavramlar,Python ile programlamaya giriş, temel syntax ve data tipleri.,Python ile temel matematiksel işlemler ve giriş seviye fonksiyonlar,Python - Liste, dictionary ve tuple'lar ve ilgili işlemler,Python - for, while döngüleri ve if statement kullanımı - fonksiyon tanımlama,Numpy modülü - Çok boyutlu arrayler ve bu arraylerin manipulasyonu - arrayler ile temel istatistik hesaplamalar,Pandas modülü - Dataframeler, verilerin manipulasyonu ve temizlenmesi/düzenlenmesi, temel istatistiksel hesaplamalar, data import ve export,Matplotlib modülü - Verilerin görselleştirilmesi,Scipy modülü - Deneylerde kullanılacak istatistiksel hesaplamaların seçimi ve uygulanması,MNE-Python modülü - Python ile EEG analizine giriş,Git - Projeler için versiyon kontrol sistemi ve Github entegrasyonu; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
Öğretim Yöntemleri:
Ölçme Yöntemleri:
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Programlamaya giriş - Temel kavramlar
2
Python ile programlamaya giriş, temel syntax ve data tipleri.
3
Python ile temel matematiksel işlemler ve giriş seviye fonksiyonlar
4
Python - Liste, dictionary ve tuple'lar ve ilgili işlemler
5
Python - for, while döngüleri ve if statement kullanımı - fonksiyon tanımlama
6
Numpy modülü - Çok boyutlu arrayler ve bu arraylerin manipulasyonu - arrayler ile temel istatistik hesaplamalar
7
Pandas modülü - Dataframeler, verilerin manipulasyonu ve temizlenmesi/düzenlenmesi, temel istatistiksel hesaplamalar, data import ve export
8
Matplotlib modülü - Verilerin görselleştirilmesi
9
Scipy modülü - Deneylerde kullanılacak istatistiksel hesaplamaların seçimi ve uygulanması
10
MNE-Python modülü - Python ile EEG analizine giriş
11
Git - Projeler için versiyon kontrol sistemi ve Github entegrasyonu
Kaynak
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Sinir sisteminin yapısı ve işleyişi hakkında temel bilgilere sahiptir.
2
Sinirbilim ile ilgili temel bilimsel soruları ve güncel araştırma başlıklarını bilir, bunlarla ilgili yeni hipotezler üretebilir.
3
Nörodejeneratif süreçler hakkında bilgi ve yorumlama becerisine sahip olur.
4
Moleküler ve hücresel düzeydeki parametrelerin ölçülmesine yönelik teknolojilerin prensiplerini bilir.
5
Sinirbilim araştırmalarında kullanılan yöntemleri tanımlayabilir. Kendi araştırma alanıyla ilgili araştırma tekniklerini yardım almadan kullanabilir, yeni yöntem ve teknikler geliştirebilir. Araştırma alanıyla ilgili araştırma projeleri tasarlayabilir, bunları proje önerisi halinde sunabilir. Araştırma sonuçlarını sözlü ve yazılı bildiri ve makale formuna aktarabilir.
6
Teorik ve pratik çalışmalarda iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanır.
7
Teorik bilgiyi ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilir; bunu Türkçe olduğu kadar İngilizce olarak da yapabilir.
8
Etik değerlere bağlıdır ve kurumsal sosyal sorumluluğa uygun davranır.
9
Temel araştırmalara yüksek önem atfetmek ve çalışma kapsamına almakla birlikte sinirbilim araştırmalarının nihai olarak klinik uygulama ve faydayı hedeflemesi ilkesine uygun davranır.
10
Ekip içinde ve bağımsız olarak bilimsel araştırma tasarlayabilir ve yürütebilir. Araştırma laboratuvarı yönetebilir, benzerlerini kurabilir.
11
Her seviyedeki yeni bilgiyi alanla ilgili mevcut bildikleriyle yorumlayabilir ve birleştirebilir.
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi
Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı
50
Genel Sınavın Başarıya Oranı
50
Toplam
100
AKTS / İşyükü Tablosu
Etkinlik
Sayı
Süresi (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati
0
0
0
Rehberli Problem Çözme
0
0
0
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
0
0
0
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
0
0
0
Proje Sunumu / Seminer
0
0
0
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
0
0
0
Ara Sınav ve Hazırlığı
0
0
0
Genel Sınav ve Hazırlığı
0
0
0
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Toplam İş Yükü (Saat)
0
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30)
0
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders
Kodu
Yarıyıl
T+U Saat
Kredi
AKTS
PROGRAMLAMAYLA DENEY TASARIMI VE ANALİZİ
SNBD1116085
Güz Dönemi
2+2
3
9
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Türü
Programa Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Dr.Öğr.Üye. Ali Behram SALAR
Dersi Verenler
Dr.Öğr.Üye. Ali Behram SALAR
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Akademik amaçlı kullanım esaslı programlama bilgisini öğrencilere kazandırma
Dersin İçeriği
Bu ders; Programlamaya giriş - Temel kavramlar,Python ile programlamaya giriş, temel syntax ve data tipleri.,Python ile temel matematiksel işlemler ve giriş seviye fonksiyonlar,Python - Liste, dictionary ve tuple'lar ve ilgili işlemler,Python - for, while döngüleri ve if statement kullanımı - fonksiyon tanımlama,Numpy modülü - Çok boyutlu arrayler ve bu arraylerin manipulasyonu - arrayler ile temel istatistik hesaplamalar,Pandas modülü - Dataframeler, verilerin manipulasyonu ve temizlenmesi/düzenlenmesi, temel istatistiksel hesaplamalar, data import ve export,Matplotlib modülü - Verilerin görselleştirilmesi,Scipy modülü - Deneylerde kullanılacak istatistiksel hesaplamaların seçimi ve uygulanması,MNE-Python modülü - Python ile EEG analizine giriş,Git - Projeler için versiyon kontrol sistemi ve Github entegrasyonu; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
Öğretim Yöntemleri:
Ölçme Yöntemleri:
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Programlamaya giriş - Temel kavramlar
2
Python ile programlamaya giriş, temel syntax ve data tipleri.
3
Python ile temel matematiksel işlemler ve giriş seviye fonksiyonlar
4
Python - Liste, dictionary ve tuple'lar ve ilgili işlemler
5
Python - for, while döngüleri ve if statement kullanımı - fonksiyon tanımlama
6
Numpy modülü - Çok boyutlu arrayler ve bu arraylerin manipulasyonu - arrayler ile temel istatistik hesaplamalar
7
Pandas modülü - Dataframeler, verilerin manipulasyonu ve temizlenmesi/düzenlenmesi, temel istatistiksel hesaplamalar, data import ve export
8
Matplotlib modülü - Verilerin görselleştirilmesi
9
Scipy modülü - Deneylerde kullanılacak istatistiksel hesaplamaların seçimi ve uygulanması
10
MNE-Python modülü - Python ile EEG analizine giriş
11
Git - Projeler için versiyon kontrol sistemi ve Github entegrasyonu
Kaynak
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Sinir sisteminin yapısı ve işleyişi hakkında temel bilgilere sahiptir.
2
Sinirbilim ile ilgili temel bilimsel soruları ve güncel araştırma başlıklarını bilir, bunlarla ilgili yeni hipotezler üretebilir.
3
Nörodejeneratif süreçler hakkında bilgi ve yorumlama becerisine sahip olur.
4
Moleküler ve hücresel düzeydeki parametrelerin ölçülmesine yönelik teknolojilerin prensiplerini bilir.
5
Sinirbilim araştırmalarında kullanılan yöntemleri tanımlayabilir. Kendi araştırma alanıyla ilgili araştırma tekniklerini yardım almadan kullanabilir, yeni yöntem ve teknikler geliştirebilir. Araştırma alanıyla ilgili araştırma projeleri tasarlayabilir, bunları proje önerisi halinde sunabilir. Araştırma sonuçlarını sözlü ve yazılı bildiri ve makale formuna aktarabilir.
6
Teorik ve pratik çalışmalarda iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanır.
7
Teorik bilgiyi ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilir; bunu Türkçe olduğu kadar İngilizce olarak da yapabilir.
8
Etik değerlere bağlıdır ve kurumsal sosyal sorumluluğa uygun davranır.
9
Temel araştırmalara yüksek önem atfetmek ve çalışma kapsamına almakla birlikte sinirbilim araştırmalarının nihai olarak klinik uygulama ve faydayı hedeflemesi ilkesine uygun davranır.
10
Ekip içinde ve bağımsız olarak bilimsel araştırma tasarlayabilir ve yürütebilir. Araştırma laboratuvarı yönetebilir, benzerlerini kurabilir.
11
Her seviyedeki yeni bilgiyi alanla ilgili mevcut bildikleriyle yorumlayabilir ve birleştirebilir.
