Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
MÜHENDİSLER İÇİN PYTHON PROGRAMLAMA-Güz Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıDers, Python dilinde programlama temelleri ve uygulamaları içermektedir. İşlenen konular: Python programlama dili, dış kütüphanelerin kullanımı, listeler ve sözlükler, özyineleme, sıralama algoritmaları, dinamik programlama, hata yakalama, giriş/çıkış. Ders mühendislik ve bilgisayar bilimlerinin farklı alanlarından uygulamalar sunmaktadır: benzetim, optimizasyon, veri analizi, veri görselleştirme, görüntü işleme, makine öğrenme, vs.
Dersin İçeriğiBu ders; Python'a giriş: Değişkenler ve Hafıza, Dizgiler, Koşullular, Akış Kontrolü,Fonksiyonlar ve Dış Kütüphaneler,Listeler ve Çokuzlular,Sözlükler,Girdi/Çıktı ve Hatalar,Katarlar ve Katar İşleme,Arama ve Sıralama,Nesne Tabanlı Programlama: sınıflar, yöntemler ve kalıtım,Benzetim ve Optimizasyon,Sayısal Hesaplamalar ve Yöntemler,Veri Analizi ve Görselleştirme,Görüntü İşleme,Makine Öğrenme,Python ile Gelişmiş Uygulamalar; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Python programlama dili ile algoritma yazabilir12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Python'da nesne tabanlı programlama becerisi kazanır12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Farklı uygulamalar için varolan kod kütüphanelerini kullanır2, 6, 9E, F
Python'da temel optimizasyon, görüntü işleme ve makine öğrenme problemlerinin çözümü için kod yazabilir12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Python'da veri analizi ve görselleştirme yeteneklerine sahip olur12, 21, 6, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Python'a giriş: Değişkenler ve Hafıza, Dizgiler, Koşullular, Akış KontrolüKitap Bölümü 2
2Fonksiyonlar ve Dış KütüphanelerKitap Bölümü 3
3Listeler ve ÇokuzlularKitap Bölümü 10, 12
4SözlüklerKitap Bölümü 11
5Girdi/Çıktı ve HatalarKitap Bölümü 14
6Katarlar ve Katar İşlemeKitap Bölümü 8
7Arama ve Sıralama
8Nesne Tabanlı Programlama: sınıflar, yöntemler ve kalıtımKitap Bölümü 15, 16, 17, 18
9Benzetim ve Optimizasyon
10Sayısal Hesaplamalar ve Yöntemler
11Veri Analizi ve Görselleştirme
12Görüntü İşleme
13Makine Öğrenme
14Python ile Gelişmiş Uygulamalar
Kaynak
Ders Kitabı: Think Python, How to Think Like a Computer Scientist, Allen Downey http://www.cs.tau.ac.il/courses/pyProg/1213a/misc/thinkpython.pdf
Yardımcı Kaynaklar: Dive Into Python, Mark Pilgrim http://www.cs.tau.ac.il/courses/pyProg/1213a/misc/diveintopython.pdf Learn Python the Hard Way, 3rd ed., Zed A. Shaw ISBN-13: 978-0321884916 Python web sayfası: https://www.python.org

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
3
3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
X
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
X
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi61060
Okul Dışı Diğer Faaliyetler14228
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı12020
Genel Sınav ve Hazırlığı13030
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)180
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(180/30)6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
MÜHENDİSLER İÇİN PYTHON PROGRAMLAMA-Güz Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıDers, Python dilinde programlama temelleri ve uygulamaları içermektedir. İşlenen konular: Python programlama dili, dış kütüphanelerin kullanımı, listeler ve sözlükler, özyineleme, sıralama algoritmaları, dinamik programlama, hata yakalama, giriş/çıkış. Ders mühendislik ve bilgisayar bilimlerinin farklı alanlarından uygulamalar sunmaktadır: benzetim, optimizasyon, veri analizi, veri görselleştirme, görüntü işleme, makine öğrenme, vs.
Dersin İçeriğiBu ders; Python'a giriş: Değişkenler ve Hafıza, Dizgiler, Koşullular, Akış Kontrolü,Fonksiyonlar ve Dış Kütüphaneler,Listeler ve Çokuzlular,Sözlükler,Girdi/Çıktı ve Hatalar,Katarlar ve Katar İşleme,Arama ve Sıralama,Nesne Tabanlı Programlama: sınıflar, yöntemler ve kalıtım,Benzetim ve Optimizasyon,Sayısal Hesaplamalar ve Yöntemler,Veri Analizi ve Görselleştirme,Görüntü İşleme,Makine Öğrenme,Python ile Gelişmiş Uygulamalar; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Python programlama dili ile algoritma yazabilir12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Python'da nesne tabanlı programlama becerisi kazanır12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Farklı uygulamalar için varolan kod kütüphanelerini kullanır2, 6, 9E, F
Python'da temel optimizasyon, görüntü işleme ve makine öğrenme problemlerinin çözümü için kod yazabilir12, 2, 21, 6, 9A, E, F
Python'da veri analizi ve görselleştirme yeteneklerine sahip olur12, 21, 6, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Python'a giriş: Değişkenler ve Hafıza, Dizgiler, Koşullular, Akış KontrolüKitap Bölümü 2
2Fonksiyonlar ve Dış KütüphanelerKitap Bölümü 3
3Listeler ve ÇokuzlularKitap Bölümü 10, 12
4SözlüklerKitap Bölümü 11
5Girdi/Çıktı ve HatalarKitap Bölümü 14
6Katarlar ve Katar İşlemeKitap Bölümü 8
7Arama ve Sıralama
8Nesne Tabanlı Programlama: sınıflar, yöntemler ve kalıtımKitap Bölümü 15, 16, 17, 18
9Benzetim ve Optimizasyon
10Sayısal Hesaplamalar ve Yöntemler
11Veri Analizi ve Görselleştirme
12Görüntü İşleme
13Makine Öğrenme
14Python ile Gelişmiş Uygulamalar
Kaynak
Ders Kitabı: Think Python, How to Think Like a Computer Scientist, Allen Downey http://www.cs.tau.ac.il/courses/pyProg/1213a/misc/thinkpython.pdf
Yardımcı Kaynaklar: Dive Into Python, Mark Pilgrim http://www.cs.tau.ac.il/courses/pyProg/1213a/misc/diveintopython.pdf Learn Python the Hard Way, 3rd ed., Zed A. Shaw ISBN-13: 978-0321884916 Python web sayfası: https://www.python.org

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
3
3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
X
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
X
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 16:45Son Güncelleme Tarihi: 09/10/2023 - 10:50