| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Programlamaya Giriş | HRT106 | Zorunlu | Lisans | 1 | Güz | 3 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Taner ÜSTÜNTAŞ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Python sözdizimi, yorumlar, değişkenleri öğrenir
2) Değişkenleri, operatörleri öğrenir
3) Karakter dizileri, boolen, operatörler öğrenir
4) List, Tuples, Sets, dictionary öğrenir
5) Akış kontrol ifadelerini öğrenir
6) Fonksiyonlar, dosyaları öğrenir
7) Hata ayıklamayı öğrenir
8) İterator ve gömülü fonksiyonları öğrenir
9) Numpy, Pandas veri yapılarını öğrenir
10) Matplotlib ve seaborn kütüphaneleri ile çizim yapabilir
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||
| 1 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 2 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 3 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 4 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 5 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 6 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | |||
| 7 | ||||||||||||
| 8 | ||||||||||||
| 9 | ||||||||||||
| 10 | ||||||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Python ve açık kaynak kodlu kütüphaneler.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Ders ve meslek ilişkisi, programlama kapsamı2) Python ve kütüphanelerin kurulması
3) Python veri tipleri, operatörler
4) Liste, demetler
5) Karakter dizileri, sözlük, tür dönüşümleri
6) Fonksiyonlar
7) Koşul ifadeleri, döngüler
8) Ara sınav
9) Dosya işlemleri
10) Hata ayıklama
11) İterator ve Generator
12) Python Gömülü Fonksiyonlar
13) Numpy kütüphanesi ve matris işlemleri
14) Pandas kütüphanesi ve veri analizine giriş
15) Matplotlib, seaborn çizim işlemleri
16) Yılsonu sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
1- Lawhead, J. (2019), Learning Geospatial Analysis with Python, 3rd Edition, ISBN:1789959276
2- Crickard, P. (2018), Mastering Geospatial Analysis with Python, ISBN:1788293339
3- Gray, W. (2019), Learn Python 3, ASIN: B07QFRXLQX
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Bireysel Çalışma
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
40% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
60% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte