DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İleri Programlama ve Biopython | MBG 310 | Bahar | 03+00+02 | Seçmeli | 4 | 6 |
| Akademik Birim: | MDBF / Moleküler Biyoloji ve Genetik |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | - - |
| Dersin Amacı: | Bu ders, programlamaya girişin üzerine inşa edilecektir. Temel Python bilgisi gereklidir. Dersin amacı, Python'da yüksek dereceli fonksiyonlar ve yapısal organizasyon anlayışı sağlamaktır. Python'da nesne yönelimi tanıtılacak, ayrıca biopython, numpy ve pandas modülleri ile diğer bilimsel kütüphane ve modüller ele alınacaktır. |
| Dersin İçeriği: | • Nesne yönelimli programlamayı anlamak. • Python'da Organizasyon Öğrenimi: sınıflar • Kalıtım ve yüksek dereceli fonksiyonları öğrenmek • Modüllerin, numpy ve pandas'ın kullanımı. • Biopython kullanımı. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Bir ara sınav ve Python ile uygulamalı projeler |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Python temellerinin tekrarı | Okuma, “Code Runner” |
| 2 | Yüksek Dereceli Fonksiyonlar | LABORATUVAR ÇALIŞMASI |
| 3 | Sınıflar | Okuma |
| 4 | Kalıtım | Okuma |
| 5 | Dosya okuma ve işleme | Okuma |
| 6 | Ara dönem tekrarı | Okuma |
| 7 | Ara dönem tekrarı | Okuma |
| 8 | Numpy ve Matplotlib | |
| 9 | Biopython ile DNA işleme | |
| 10 | Biopython ile Sekans analizi | Okuma |
| 11 | Proje I | Okuma |
| 12 | Biopython ile Protein Yapı Analizi | Uygulamalı Çalışmalar |
| 13 | Proje II | Uygulamalı Çalışmalar |
| 14 | Pandas veri analizi | Yardım Dokümanları, “Code Runner” |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Bu dersi birden fazla kitaptan anlatacağım. Bu nedenle herhangi bir ders kitabına ihtiyacım yok. Birincil olarak bağlı kalacağım kitap ise: “Learning Python” by Mark Lutz and David Ascher printed by O’Reilly Media ISBN 978-0-596-00281-7 |
DİĞER KAYNAKLAR
| BİLGİSAYARINIZA PYTHON 3.7 VEYA DAHA YENİSİNİ İNDİRİN · https://www.python.org/downloads/ · https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-IDLE · https://www.onlinegdb.com/online_python_compiler · PYTHON TUTOR: http://www.pythontutor.com/visualize.html (Opsiyonel) LINUX işletim sistemi ortamı için CYGWIN’i İNDİRİN · http://www.cygwin.com/ · Web Siteleri MIT open courseware: Introduction to Computer Science and Programming 6-00 |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 14 | 10 |
| Uygulama | 10 | 20 |
| Proje | 2 | 40 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 1 | 30 |
| Total: | 27 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama | 10 | 4 | 40 |
| Proje | 2 | 20 | 40 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 152 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 |
| OC1 | ||||||||||||
| OC2 | ||||||||||||
| OC3 | ||||||||||||
| OC4 | ||||||||||||
| OC5 | ||||||||||||
| OC6 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek