Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MÜHENDİSLER İÇİN PYTHON PROGRAMLAMA | 3+0 | 3 | 6 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Selim AKYOKUŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Ders, 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 İçeriği | Bu 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 İçeriği | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Öğrenci Python programlama dili ile algoritma yazabilecektir | 1, 15, 16, 4, 9 | A, C, D |
| Öğrenci Python'da nesne tabanlı programlama becerisine sahip olacaktır | 1, 15, 16, 4, 9 | A, C, D |
| Öğrenci farklı uygulamalar için varolan kod kütüphanelerini kullanabilecektir | 1, 16, 4 | C, D |
| Öğrenci Python'da temel optimizasyon, görüntü işleme ve makine öğrenme problemlerinin çözümü için kod yazabilecektir. | 1, 15, 16, 4, 9 | A, C, D |
| Öğrenci Python'da veri analizi ve görselleştirme yeteneklerine sahip olacaktır | 1, 15, 4, 9 | A, C, D |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Anlatım, 15: Problem Çözme, 16: Proje Temelli Öğrenme, 4: Alıştırma ve Uygulama, 9: Benzetim |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Yazılı sınav, C: Ödev, D: Proje / Tasarım |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Python'a giriş: Değişkenler ve Hafıza, Dizgiler, Koşullular, Akış Kontrolü | Kitap Bölümü 2 |
| 2 | Fonksiyonlar ve Dış Kütüphaneler | Kitap Bölümü 3 |
| 3 | Listeler ve Çokuzlular | Kitap Bölümü 10, 12 |
| 4 | Sözlükler | Kitap Bölümü 11 |
| 5 | Girdi/Çıktı ve Hatalar | Kitap Bölümü 14 |
| 6 | Katarlar ve Katar İşleme | Kitap Bölümü 8 |
| 7 | Arama ve Sıralama | |
| 8 | Nesne Tabanlı Programlama: sınıflar, yöntemler ve kalıtım | Kitap Bölümü 15, 16, 17, 18 |
| 9 | Benzetim ve Optimizasyon | |
| 10 | Sayısal Hesaplamalar ve Yöntemler | |
| 11 | Veri Analizi ve Görselleştirme | |
| 12 | Görüntü İşleme | |
| 13 | Makine Öğrenme | |
| 14 | Python 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 | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 0 | 1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | ||||||
| 0 | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 0 | 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 | |||||
| 0 | 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 | |||||
| 0 | 5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | ||||||
| 0 | 6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 0 | 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 | ||||||
| 0 | 8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | ||||||
| 0 | 9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 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 Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |