| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Python Programlama | VBA 207 | 3 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ÖZKAN CANAY |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi ÖZKAN CANAY, |
| Dersin Yardımcıları |
|
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | Dersin amacı, öğrencilerin Python programlama dilinin temel sözdizimini, veri yapılarını ve kütüphanelerini öğrenerek, küçük yazılım projeleri ve veri analizi uygulamaları geliştirebilmelerini sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği | Python diline giriş, temel sözdizimi, değişkenler, veri tipleri, operatörler, karar yapıları, döngüler, fonksiyonlar ve modüller; listeler, demetler, kümeler ve sözlükler; dosya işlemleri ve veri saklama; NumPy ve Pandas ile veri işleme; Matplotlib ile görselleştirme; grup projesi uygulaması. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Python programlama ortamını kurabilir ve temel sözdizimi açıklayabilir. | Proje, Anlatım, Soru-Cevap, | Performans Değerlendirme, Kısa Cevaplı Testler, |
| 2 | Veri yapıları, fonksiyonlar ve dosya işlemlerini kullanarak basit programlar geliştirebilir. | Proje, | Performans Değerlendirme, |
| 3 | NumPy, Pandas ve Matplotlib kütüphanelerini kullanarak veri işleme, analiz ve görselleştirme yapabilir. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Kurulum ve İlk Program | |
| 2 | Değişkenler, Veri Tipleri ve Girdi/Çıktı | |
| 3 | Operatörler ve Karar Yapıları | |
| 4 | Döngüler ve Karakter Dizileri | |
| 5 | Fonksiyonlar | |
| 6 | Kütüphaneler | |
| 7 | Listeler ve Demetler | |
| 8 | Kümeler ve Sözlükler | |
| 9 | Dosya İşlemleri ve Veri Saklama | |
| 10 | NumPy Dizileri ve Veri İşleme Süreci | |
| 11 | Pandas Temelleri | |
| 12 | Veri Görselleştirme | |
| 13 | Mini Proje Sunumları | |
| 14 | Genel Tekrar ve Tamamlayıcı Örnekler |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Ders notları öğretim üyesi tarafından haftalık olarak paylaşılacaktır. Jupyter Notebook örnekleri ve uygulama dosyaları ders portalında erişilebilir olacaktır. |
| Ders Kaynakları | Eric Matthes, Python Crash Course (3rd Edition), No Starch Press, 2023, ISBN: 978-1718502703. Wes McKinney, Python for Data Analysis (3rd Edition), O’Reilly Media, 2022, ISBN: 978-1098104030. John V. Guttag, Introduction to Computation and Programming Using Python (3rd Edition), MIT Press, 2021, ISBN: 978-0262542364. Brett Slatkin, Effective Python: 125 Specific Ways to Write Better Python (3rd Edition), Addison-Wesley (Pearson), 2024, ISBN: 978-0138172275. Dr. Özkan Canay, Python Programlama Ders Notları (ders materyali). |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | X | |||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | X | |||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | X | |||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | X | |||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | X | |||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | X | |||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | X | |||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | X | |||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | X | |||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | X | |||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | X | |||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Python programlama ortamını kurabilir ve temel sözdizimi açıklayabilir. | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 2 | 3 | 3 | 4 | 3 | 2 | 3 |
| 2 | Veri yapıları, fonksiyonlar ve dosya işlemlerini kullanarak basit programlar geliştirebilir. | 3 | 4 | 4 | 3 | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 |
| 3 | NumPy, Pandas ve Matplotlib kütüphanelerini kullanarak veri işleme, analiz ve görselleştirme yapabilir. | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 12 | 12 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 12 | 12 |
| Toplam İş Yükü | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,56 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||