DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Algoritma ve Programlamaya Giriş BIO 523 Güz 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim:
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü: Şebnem EŞSİZ GÖKHAN
Dersin Amacı: Bu ders giriş seviyesinde python dilini ve onun biopython modülünü etkin olarak kullanabilme yetisini geliştirme üzerinedir.
Dersin İçeriği: Python sintaks temelleri ve algoritma geliştirilmesi. Python biyoloji modülünü kullanabilme. Değişken kavramı ve tipleri, aritmetik operatörler, koşullu operatörler, mantıksal operatörler, çevrim işlemleri, koleksiyonlar, fonksiyonlara giriş ve özyineleme, sınıflar ve sınıf kalıtımları. numpy ve pylab dizin ve matris
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

HaftaKonularÖn Hazırlık ÖÇ
1 Linux and Operating Systems 1,2
2 Algorithm and introduction to python i 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


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 ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım - -
Laboratuvar - -
Uygulama - -
Arazi Çalışması - -
Proje - -
Ödev 5 10
Sunum/Jüri - -
Derse Özgü Staj - -
Diğer Uygulamalar (seminer, stüdyo kritiği, workshop vb.) - -
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) - -
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 2 50
Final Sınavı 1 40
Total: 8 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Laboratuvar14114
Uygulama100.55
Arazi Çalışması000
Proje51470
Ödev000
Sunum/Jüriye Hazırlık000
Derse Özgü Staj000
Diğer Uygulamalara Hazırlık000
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler000
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar21020
Final Sınavı12424
Toplam İş Yükü (saat):175


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8
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