Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 2205	Bilgisayar Programlama I	ZORUNLU	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu ders öğrencilere algoritmik düşünme, bilgisayar odaklı problem çözme ve güncel bir programlama dili kullanarak kodlama becerileri kazandırmayı amaçlamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Algoritma tasarlayabilme ve sözde kod, akış şemalarıyla ifade edebilme.
2	Bir algoritma için bilgisayar programı yazabilme
3	Kontrol yapılarını kullanabilme
4	Fonksiyon tanımlayabilme
5	Hazır fonksiyonları ve modülleri kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Bilgisayar, programlama kavramları, algoritma tanımı, Python ile tanışma.
2	Python sözdizimi, değişkenler, veri tipleri, temel giriş/çıkış işlemleri.
3	Sayı sistemleri, Operatörler ve Python da sayısal işlemler.
4	Algoritmaların ifade edilmesi: sözde kod, akış şemaları.
5	Basit algoritmalar ve Python uygulamaları.
6	Kontrol yapıları, koşullu ifadeler.
7	Döngü kavramı ve tekrar eden işlemler.
8	Döngüler, iç içe döngüler.
9	Listeler ve metin işlemleri, sıralama ve arama.
10	Fonksiyonlar, temel matematiksel ve istatistiksel hesaplamalar.
11	Python Modülleri, Numpy.
12	Python Modülleri, Pandas ve Matplotlib.
13	Büyük dil modellerinin (LLM) kod yazma ve hata ayıklamada destek olarak kullanılması.
14	Gözden geçirme, problem çözme uygulamaları ve mini proje sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana Kaynak: Think Python, 3rd edition, Allen B. Downey, 2024.
Yardımcı kaynaklar:
1 - CS for All: An Introduction to Computer Science Using Python, Christine Alvarado, Zachary Dodds, Geoff Kuenning, Ran Libeskind-Hadas, 2019.
2 - Introduction to Computation and Programming Using Python, 3rd Edition, John V. Guttag, MIT Press, 2021.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sunum, bilgisayar uygulamaları, problem çözümleri.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ * 0.40 + FN * 0.60
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslere fakülte öğretim ve sınav uygulama esaslarına göre devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini https://fen.deu.edu.tr/ adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: engin.yildiztepe@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 04

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Derste ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	20	20
Final Sınavına Hazırlık	1	25	25
Ödev Hazırlama	2	15	30
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			149

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.10
ÖK.1	5	5
ÖK.2	5	5
ÖK.3	5	5
ÖK.4	5	5
ÖK.5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI