BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| PSİKOLOJİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| SEN2211 | Veri Yapıları ve Algoritmalar I | Bahar | 2 | 2 | 3 | 7 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR Arş.Gör. MERVE ARITÜRK Prof. Dr. NAFİZ ARICA Öğ.Gör. DUYGU ÇAKIR YENİDOĞAN Arş.Gör. SEVGİ CANPOLAT |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders yazılım mühendisliğinde kullanılan temel veri yapılarına giriş niteliğindedir. Dersin bitiminde öğrenci, bağlı listeler, yığıtlar ve kuyruklar gibi temel veri yapılarının uygulaması, gerçekleştirilmesi ve analizi hakkında bilgi sahibi olacaktır. Sıralama, arama ve özyineleme gibi temel teknikleri de öğretilecektir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Temel nesne yönelimli programlama ilkelerini açıklayabilir ve uygulayabilir. 2) Bağlı listeler, yığıtlar ve kuyruklar gibi temel veri yapılarını gerçekleştirebilir. 3) Algoritmaların karmaşıklığını ve performanslarını ölçebilir. 4) Performanslı programlar geliştirebilmek için uygun veri yapılarını seçebilir ve geliştirebilir. 5) Özyinelemeli algoritmalar geliştirebilir. 6) Temel veri yapılarında sıralama işlemini gerçekleştirebilir. 7) Temel veri yapılarında arama işlemini gerçekleştirebilir. |
Dersin İçeriği
| Dersin içeriği nesne tabanlı Java'ya genel bakış, algoritmaların karmaşıklığı ve verimi, liste-yığın-kuyruk yapılarına giriş, liste-yığın-kuyruk yapılarının uygulamaları, özyineleme, arama algoritmaları ve sıralama algoritmaları konularından oluşmaktadır. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Veri Yapıları ve Algoritmalara Giriş Karmaşıklık Analizi | |
| 2) | Bağlı Listelere Giriş | |
| 3) | Çift Bağlı Listeler Sıralı Bağlı Listeler | |
| 4) | Sıralı Bağlı Listeler Dairesel Bağlı Listeler | |
| 5) | Yığıtlar | |
| 6) | Cebirsel İşlemler için Yığıtlar | |
| 7) | Kuyruklar | |
| 8) | Kuyruklar | |
| 9) | Java Veri Yapıları Sınıfları | |
| 10) | Özyineleme | |
| 11) | Özyineleme Karmaşıklığı | |
| 12) | Arama Algoritmaları | |
| 13) | Sıralama Algoritmaları | |
| 14) | Sıralama algoritmaları |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Data Structures & Problem Solving Using Java (Mark Allen Weiss) Data Structures and Algorithm Analysis in Java (Mark Allen Weiss) Data Structures and Abstractions with Java (Frank Carrano) |
| Diğer Kaynaklar: | Yok |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Laboratuar | 4 | % 20 |
| Küçük Sınavlar | 5 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 12 | 24 |
| Ara Sınavlar | 10 | 52 |
| Final | 5 | 32 |
| Toplam İş Yükü | 164 | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | İnsan zihnine ve davranışlarına yönelik ilgi geliştirmek, kuramları görgül bulguları kullanarak değerlendirebilmek, eleştirel düşünce becerisi elde ederek psikolojinin kanıta dayalı bir bilim olduğunu anlamak. | |
| 2) | İnsan davranışı hakkında biyopsikososyal bir bakış açısı kazanmak. Davranışın biyolojik, psikolojik, ve sosyal değişkenlerini anlamak. | |
| 3) | Psikolojideki temel kavramlar ve bunları incelemede kullanılan kuramsal ve uygulamalı yaklaşımları öğrenmek (örneğin temel gözlem ve görüşme tekniklerini bilmek). | |
| 4) | Psikoloji alan yazınında baskın dil olan İngilizceyi kullanarak bilgiye erişim ve bilgiyi yazma yöntem ve becerileri edinmek, bilimsel araştırma ve veri değerlendirme tekniklerini (örneğin korelasyonel, deneysel, kesitsel ve boylamsal çalışmalar, vaka çalışmaları) tanımak ve uygulamak. | |
| 5) | Ayrımcılığa ve önyargıya karşı bir tutum benimsemek; araştırma ve uygulama alanlarında çalışırken etik duyarlılık göstermek. | |
| 6) | Psikolojinin temel alt alanlarını (deneysel, gelişim, klinik, bilişsel, sosyal ve endüstri/örgütsel psikoloji) ve bunlarla ilgili çalışma ve uzmanlık alanlarını tanımak. | |
| 7) | Bilimsel çalışmanın temel unsurları olan problem oluşturma, hipotez kurma ve veri toplamanın yanında bulguları analiz etme, yorumlama ve sunma için gerekli becerileri edinmek. | |
| 8) | Psikolojik ölçme ve değerlendirme için gerekli temel bilgi ve becerileri kazanmak. | |
| 9) | Psikolojiye katkıda bulunacak diğer disiplinlere (tıp, genetik, biyoloji, ekonomi, sosyoloji, siyaset bilimi, iletişim, felsefe, antropoloji, edebiyat, hukuk, sanat vd.) ait temel bilgileri edinmek ve bu bilgileri psikolojik süreçlerin anlaşılması ve yorumlanmasında kullanabilmek. | |
| 10) | Toplumsal sorunlara karşı duyarlılık geliştirmek; psikoloji alanının ve toplumun yararına olan etkinliklerde sorumluluk almak. | |
| 11) | Problem çözme becerisine sahip olmak ve bunun için gerekli analitik yaklaşımları geliştirebilmek. | |
| 12) | İş ve akademik hayatta herhangi bir konuyu eleştirel ele alarak düşüncelerini ifade edebilmek. |