DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı |
Kodu |
Yarıyıl |
T+U+L (saat/hafta) |
Türü (Z / S) |
Yerel Kredi |
AKTS |
| Programlama Dilleri |
BIO 207 |
Bahar |
02+00+02 |
Zorunlu |
3 |
7 |
| Akademik Birim: |
|
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Lisans |
| Dersin Koordinatörü: |
|
| Dersin Amacı: |
Hesaplamalı problem çözme. Algoritma geliştirebilme yeteneği geliştirme. Python dilinde sintaks kurallarını öğrenme. Obje oriyentasyonu tekniklerini öğrenme. Biopython modülünü kullanarak biyolojik datayı işleyebilme. |
| Dersin İçeriği: |
Algoritma geliştirme için gereken tüm programlama içeriği aşağıda gibi özetlenebilir:
Meaning of variable; type of variables and their properties. Operators and commands; mathematical expressions. Arrays and control structure; condition expressions and loops. Functions. Formatted input/output and file operations. Programming applications. Object Orientation. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Understanding programming, computer language and algorithms.
- 2- Understanding importance of language as part of a computer system.
- 3- Classification of computer languages and introduction to algorithms.
- 4- Understanding the meaning of variable; type of variables and their properties.
- 5- Understanding different types of data, arrays and control structures; condition expressions and loops
- 6- Learning operators and commands; mathematical expressions.
- 7- Learning Organization in python: functions, modules and formatted input/output and file operations.
- 8- Understanding object orientation, classes and inheritance diagrams
- 9- Utilizing python for computational biology, biopython module and hierarchical classification of proteins
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
|
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
ÖÇ |
| 1 |
Linux and Operating Systems |
|
1,2 |
| 2 |
Algorithm and introduction to python interpreter |
|
1,2,3 |
| 3 |
Data Types |
|
4 |
| 4 |
Data Types |
|
4 |
| 5 |
Control Structures |
|
5 |
| 6 |
Functions |
|
6 |
| 7 |
Functions and Higher Ordered Functions |
|
6,7 |
| 8 |
Review and Midterm 1 |
|
1-7 |
| 9 |
Modules and Input/Output |
|
7 |
| 10 |
Classes |
|
8 |
| 11 |
Inheritance And Environment Diagrams |
|
8 |
| 12 |
Review and Midterm 2 |
|
7-8 |
| 13 |
Numpy and pylab |
|
9 |
| 14 |
biopython |
|
9 |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Learning Python by Mark Lutz and David Ascher ,ISBN 978-0-596-00281-7 |
DİĞER KAYNAKLAR
How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python by Downey, Allen, Jefrey Elkner, and Chris Meyers.. Green Tea Press, 2002. ISBN: 9780971677500. The book is freely available as an electronic book at the following link:
http://www.greenteapress.com/thinkpython/thinkCSpy/thinkCSpy.pdf |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
| Ödev |
5 |
10 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar |
2 |
50 |
| Final Sınavı |
1 |
40 |
| Total: |
8 |
100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 14 | 1 | 14 |
| Uygulama | 10 | 0.5 | 5 |
| Ödev | 5 | 14 | 70 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 2 | 10 | 20 |
| Final Sınavı | 1 | 24 | 24 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 175 |
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
| OC1 |
|
2 |
|
|
2 |
|
1 |
|
|
| OC2 |
|
2 |
|
|
2 |
|
1 |
|
|
| OC3 |
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC4 |
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC5 |
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC6 |
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC7 |
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC8 |
|
3 |
|
|
2 |
|
|
|
|
| OC9 |
|
3 |
|
|
2 |
|
|
|
|
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
