Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
PROGRAMLAMAYA GİRİŞBME1213180Bahar Dönemi3+246
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Selim AKYOKUŞ
Dersi VerenlerProf.Dr. Selim AKYOKUŞ, Öğr.Gör. Malek Jamal Abdulah MALKAWI
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bu ders, Pyhton programlama dilini kullanarak önceden programlama deneyimi çok az olan veya hiç olmayan öğrenciler için programlama, problem çözme ve algoritma geliştirmenin temellerini tanıtır. Bu dersin amacı, öğrencileri daha ileri programlama derslerine hazırlamak ve bunun yanında ders çalışmaları ve mesleki işleri için program yazmak isteyen öğrenciler için bağımsız bir ders olarak problem çözme ve mühendislikte hesaplama anlayışı sağlamaktır. Ders, temel kavram ve yapıları öğrettikten sonra, problem odaklı bir şekilde yapılandırılmış programlama, algoritmik ve nesne tabanlı düşünmeyi vurgular. Ders bilgisayarlara, programlama dillerine ve Python'a giriş; temel programlama, seçimler, veri türleri, diziler, yineleme, işlevler, GUI'ler (grafiksel kullanıcı arabirimleri), nesneler ve sınıflar, kalıtım ve çok biçimlilik, listeler (diziler) ve çok boyutlu listeler, kümeler ve sözlükler, dosyalar, istisnalar ve özyineleme konularını içerir. Haftalık laboratuvarlar ve farklı problemler içeren ödevler, alıştırmalar ve kodlama çalışmaları, öğrencilerin programlama becerilerini ve akıcılığını artıracaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Bilgisayarlar, programlamaya ve Python'a giriş,Temel programlama,Matematiksel fonksiyonlar, karakter dizileri ve nesneler,Seçim ifadeleri,Döngüler,Döngüler,Fonksiyonlar,Listeler, Çok boyutlu Listeler, Tuples, Kümeler ve Sözlükler,Temel GUI Programlama,İleri GUI Programlama,Kalıtım ve Çok Biçimlilik,Dosyalar ve Hata Yakalama,Özyineleme,Verimli Algoritma Geliştirme; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Python Dilini kullanarak programlama kavramlarını ve tekniklerini anlama12, 16, 9A, E
Kontrol deyimlerini, döngüleri, işlevleri ve listeleri kullanma.12, 14, 17, 9A, E, F
Prosedürel ve nesne yönelimli paradigmalar arasındaki farkları anlama.12, 14, 17, 9A, E, F
Kapsülleme, polimorfizm, kalıtım ve soyutlama kullanarak özel sınıflar geliştirme. 12, 14, 16, 17, 2, 9A, E, F
Dosyaları, istisnaları nasıl kullanacağınızı ve GUI'leri (Grafik Kullanıcı Arayüzleri) nasıl oluşturacağınızı öğrenme.12, 14, 16, 17, 2, 9A, E, F
Temel programlama problemlerini çözmek için strateji analizi ve tasarımı.12, 14, 16, 17, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Bilgisayarlar, programlamaya ve Python'a giriş
2Temel programlama
3Matematiksel fonksiyonlar, karakter dizileri ve nesneler
4Seçim ifadeleri
5Döngüler
6Döngüler
7Fonksiyonlar
8Listeler, Çok boyutlu Listeler, Tuples, Kümeler ve Sözlükler
9Temel GUI Programlama
10İleri GUI Programlama
11Kalıtım ve Çok Biçimlilik
12Dosyalar ve Hata Yakalama
13Özyineleme
14Verimli Algoritma Geliştirme
Kaynak
- Y. Daniel Liang, Introduction to Programming Using Python, 2nd Ed., Pearson, 2019. - Allen B. Downey, Think Python How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition, OReilly Media, 2015.
Derste dağıtılacaktır.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
X
2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
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
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
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
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
X
8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
X
9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
X
10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
X
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
X
12
İnsan vücudunu anlama ve onarmada mühendisliğin ilkelerini uygulama ve karar verme yetisi

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 Saati42142
Rehberli Problem Çözme10770
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi8324
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı2510
Ara Sınav ve Hazırlığı12222
Genel Sınav ve Hazırlığı12222
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)190
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(190/30)6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
PROGRAMLAMAYA GİRİŞBME1213180Bahar Dönemi3+246
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Selim AKYOKUŞ
Dersi VerenlerProf.Dr. Selim AKYOKUŞ, Öğr.Gör. Malek Jamal Abdulah MALKAWI
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bu ders, Pyhton programlama dilini kullanarak önceden programlama deneyimi çok az olan veya hiç olmayan öğrenciler için programlama, problem çözme ve algoritma geliştirmenin temellerini tanıtır. Bu dersin amacı, öğrencileri daha ileri programlama derslerine hazırlamak ve bunun yanında ders çalışmaları ve mesleki işleri için program yazmak isteyen öğrenciler için bağımsız bir ders olarak problem çözme ve mühendislikte hesaplama anlayışı sağlamaktır. Ders, temel kavram ve yapıları öğrettikten sonra, problem odaklı bir şekilde yapılandırılmış programlama, algoritmik ve nesne tabanlı düşünmeyi vurgular. Ders bilgisayarlara, programlama dillerine ve Python'a giriş; temel programlama, seçimler, veri türleri, diziler, yineleme, işlevler, GUI'ler (grafiksel kullanıcı arabirimleri), nesneler ve sınıflar, kalıtım ve çok biçimlilik, listeler (diziler) ve çok boyutlu listeler, kümeler ve sözlükler, dosyalar, istisnalar ve özyineleme konularını içerir. Haftalık laboratuvarlar ve farklı problemler içeren ödevler, alıştırmalar ve kodlama çalışmaları, öğrencilerin programlama becerilerini ve akıcılığını artıracaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Bilgisayarlar, programlamaya ve Python'a giriş,Temel programlama,Matematiksel fonksiyonlar, karakter dizileri ve nesneler,Seçim ifadeleri,Döngüler,Döngüler,Fonksiyonlar,Listeler, Çok boyutlu Listeler, Tuples, Kümeler ve Sözlükler,Temel GUI Programlama,İleri GUI Programlama,Kalıtım ve Çok Biçimlilik,Dosyalar ve Hata Yakalama,Özyineleme,Verimli Algoritma Geliştirme; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Python Dilini kullanarak programlama kavramlarını ve tekniklerini anlama12, 16, 9A, E
Kontrol deyimlerini, döngüleri, işlevleri ve listeleri kullanma.12, 14, 17, 9A, E, F
Prosedürel ve nesne yönelimli paradigmalar arasındaki farkları anlama.12, 14, 17, 9A, E, F
Kapsülleme, polimorfizm, kalıtım ve soyutlama kullanarak özel sınıflar geliştirme. 12, 14, 16, 17, 2, 9A, E, F
Dosyaları, istisnaları nasıl kullanacağınızı ve GUI'leri (Grafik Kullanıcı Arayüzleri) nasıl oluşturacağınızı öğrenme.12, 14, 16, 17, 2, 9A, E, F
Temel programlama problemlerini çözmek için strateji analizi ve tasarımı.12, 14, 16, 17, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Bilgisayarlar, programlamaya ve Python'a giriş
2Temel programlama
3Matematiksel fonksiyonlar, karakter dizileri ve nesneler
4Seçim ifadeleri
5Döngüler
6Döngüler
7Fonksiyonlar
8Listeler, Çok boyutlu Listeler, Tuples, Kümeler ve Sözlükler
9Temel GUI Programlama
10İleri GUI Programlama
11Kalıtım ve Çok Biçimlilik
12Dosyalar ve Hata Yakalama
13Özyineleme
14Verimli Algoritma Geliştirme
Kaynak
- Y. Daniel Liang, Introduction to Programming Using Python, 2nd Ed., Pearson, 2019. - Allen B. Downey, Think Python How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition, OReilly Media, 2015.
Derste dağıtılacaktır.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
X
2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
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
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
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
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
X
8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
X
9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
X
10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
X
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
X
12
İnsan vücudunu anlama ve onarmada mühendisliğin ilkelerini uygulama ve karar verme yetisi

Değerlendirme Sistemi

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

Sayısal Veriler

Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 16:47Son Güncelleme Tarihi: 06/07/2022 - 16:48