| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Python ile Programlama | IST1012 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Erhan Çene |
| Dersi Veren(ler) | Erhan Çene, Coşkun Parim |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Python ile Programlama dersinin amacı, öğrencilere python ile programlamaya dair temel kavramları ve becerileri kazandırmakt, öğrencilere temel algoritma mantığını tanıtmak, veri setleri üzerinde keşifleyici veri analizi ve görselleştirme adımlarını uygulayabilmelerini sağlamaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Ders, Python dilini kullanarak bilgisayar programları yazma yeteneklerini geliştirmeyi hedefler. Öğrenciler, değişkenler, kontrol yapıları, fonksiyonlar, listeler, sözlükler gibi temel konuları öğrenerek, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için programlar yazma becerisi kazanacaklardır. Ayrıca, ders boyunca öğrencilere problem çözme, algoritma geliştirme ve kod okuma gibi önemli programlama becerilerini edinme fırsatı sunulacaktır. Python dilini öğrenmek, öğrencilere hem genel programlama prensiplerini anlama hem de yazılım geliştirme süreçlerini daha etkili bir şekilde yönetme yeteneği kazandıracaktır. Bu ders, öğrencilere bilgisayar bilimleri alanında temel bir yetenek kazandırmanın yanı sıra, günlük hayatta karşılaşılan problemlere pratik çözümler üretme becerisi sağlamayı amaçlamaktadır. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Temel Programlama Bilgisi: Öğrenciler, Python dilinde değişkenler, veri tipleri, operatörler, döngüler, koşullu ifadeler ve fonksiyonlar gibi temel programlama konularını anlar ve kullanır.
- Algoritma Geliştirme Yeteneği: Öğrenciler, gerçek dünyadaki problemleri çözmek için algoritma geliştirme becerilerini kazanır. Bu, problem analizi yapma, algoritma oluşturma ve bunları Python dilinde uygulama yeteneklerini içerir.
- Temel İstatistik Kavramlarını Uygulama: Öğrenciler veri setleri üzerinde, Python programlama dilini kullanarak, temel seviyede veri analizi ve veri görselleştirme uygulayabilir.
- Modül ve Kütüphane Kullanımı: Öğrenciler, Python'un geniş ekosisteminde bulunan modüller ve kütüphaneleri kullanma pratiği yapar. Bu, öğrencilerin hazır çözümleri entegre etme ve daha karmaşık projelerde işbirliği yapma yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur.
- Hata Ayıklama ve Kod İyileştirme: Ders, öğrencilere Python kodlarında hata ayıklama yapma becerisi kazandırır. Ayrıca, verimli ve okunabilir kod yazma konusunda bilinçlenmelerini sağlayarak kod kalitesini artırmaya yönelik yöntemleri öğretir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - | - |
| PÇ-12 | - | - | - | - | - |
| PÇ-13 | - | - | - | - | - |
| PÇ-14 | - | - | - | - | - |
| PÇ-15 | - | - | - | - | - |
| PÇ-16 | - | - | - | - | - |
| PÇ-17 | - | - | - | - | - |
| PÇ-18 | - | - | - | - | - |
| PÇ-19 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Python'un Avantajları ve Dezavantajları Python ve Spyder Kurulumu, İlk Kodunuzu Çalıştırma, Python Nasıl Çalışır, Söz Dizimi Hatalarını Tespit Etme ve Düzeltme | Sheppard Bölüm 1 |
| 2 | Sayısal İşlemler, Değişkenler, Veri Türleri: Sayısal, karakter (string), mantıksal, Listeler, listelerin işlenmesi | Sheppard Bölüm 2 |
| 3 | Fonksiyonlar, metotlar, paketler, paketi içe aktarma | Sheppard Bölüm 8 |
| 4 | Numpy paketi ile diziler, math paketi | Sheppard Bölüm 3-7 |
| 5 | Sözlükler, Pandas ile veri seti, Verileri içe aktarma | Sheppard Bölüm 2, 16 |
| 6 | Kontrol İfadeleri: for, if, while | Sheppard Bölüm 12 |
| 7 | Vaka Çalışmaları ve Problem Çözme | |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Karşılaştırma Operatörleri, Boolean Operatörleri – Pandasın Temelleri | Sheppard Bölüm 10 |
| 10 | Veri Görselleştirme ve Keşif Amaçlı Veri Analizi | Sheppard Bölüm 15, 19 |
| 11 | Kendi Fonksiyonlarınızı Yazma | Sheppard Bölüm 18 |
| 12 | Vaka Çalışmaları ve Problem Çözme | |
| 13 | Proje Sunumları | |
| 14 | Proje Sunumları | |
| 15 | Proje Sunumları | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 10 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
