• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS YBS 2015 PROGRAMLAMA II SEÇMELİ 2 2 0 4

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. HAKAN AŞAN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri İşletme İşletme (İ.Ö)

Dersin Amacı

Ders kapsamında nesne yönelimli programlamayla (NYP) çözülebilecek bir problemi tanımlama, değişkenlerini belirleme, kodlama ve test etme yetkinliği kazandırılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   NYP yardımıyla çözülecek bir problemi tanımlayabilmek. 2   Problem çözümü için yazacağı NYP programını yukarıdan aşağıya tasarlayabilmek. 3   Programın ihtiyaç duyacağı veri türlerini seçebilmek. 4   Verileri program ortamına entegre edebilmek. 5   NYP ile problem çözümü için en uygun özelliklere sahip kod yazabilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 1. Python ile Veritabanı Uygulamaları Giriş Savitch ilgili bölüm 2 2. Python ile Web Programcılığına Giriş Savitch ilgili bölüm 3 3. Python ile Görsel Kullanıcı Arayüz Geliştirme Savitch ilgili bölüm 4 4. Diyaloglar, Ana pencere oluşturma Savitch ilgili bölüm 5 5. Düzenler, Çoklu dökümanlar ile çalışmak Savitch ilgili bölüm 6 6. Olaylar, Pano ve Sürükle Bırak Savitch ilgili bölüm 7 7. QT Designer Savitch ilgili bölüm 8 8. Örnek Uygulamalar Savitch ilgili bölüm 9 9. Örnek Uygulamalar Savitch ilgili bölüm 10 10. Pandas ile veri analizi Savitch ilgili bölüm 11 11. İndeksleme ve veri seçme Savitch ilgili bölüm 12 12. İşlemsel araçlar Savitch ilgili bölüm 13 13. Pandas ile tahminleme analizi Savitch ilgili bölüm 14 14. Görselleştirme Savitch ilgili bölüm

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Python, Mustafa Başer

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS Arasınav 2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1 3 FN Yarıyılsonu sınavı 4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Öğrencilerin başarısı ara sınav ve final sınavı ile ölçülmektedir.

Değerlendirme Kriteri

İlan edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bölümün uyguladığı kurallar geçerlidir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

can.aydin@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Cuma günleri

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 12 2 24 Uygulama 12 2 24 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 4 48 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 98

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 PK.14 PK.15 ÖK.1 1 1 ÖK.2 1 1 ÖK.3 1 1 ÖK.4 1 1 ÖK.5 1 1