REKLAMCILIK
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) Reklam ve marka iletişiminin serbest pazar ekonomisi içinde nasıl işlediğiniı anlamak için kitle iletişimi,tüketici davranışı,psikoloji,ikna,sosyoloji,pazarlama ve diğer ilişkili alanlarla ilgili teorik kavramları bu alana uygulayabilmek 2
2) Reklam alanla ilgili teori,kavram, yöntem, araç ve fikirleri tartışabilmek ve yorumlayabilmek 2
3) Bir reklam ajansı gibi yapılanarak, bir reklam kampanyasını ve marka stratejilerini araştırma, yaratma,kurgulama,yazma ve sunma becerilerini göstermek 2
4) Çeşitli ürün ve hizmetlerle ilgili birincil ve ikincil veri araştırması yapabilmek 2
5) Kitle iletişim araçlarının gelişimiyle beraber reklam tarihi ve reklamın bu pazardaki yerini kavrayacak bir anlayış geliştirebilmek 2
6) Bir yabancı dili kullanarak Reklamcılık alanıyla ilgili bilgileri, teknikleri, yöntemleri, araştırmaları takip edebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) 2
7) Reklam alanındaki uygulamalara yönelik uygulamalara ilişkin ortaya çıkan problemlere yönelik bireysel ya da takım olarak sorumluluk alabilmek 3
8) Küresel ekonomi içinde reklamın kültürel, toplumsal, politik ve ekonomik olarak nasıl işlediğini kavramak 2
9) Reklam alanının dinamiklerini yaratıcı ve eleştirel bakış açısıyla bütünsel bir biçimde anlayabilmek ve buna yönelik orjinal stratejiler geliştirebilmek 2
10) Yazılı,basılı,görsel ve online basında yaratıcı reklam stratejileri geliştirebilmek ve aynı zamanda bu stratejileri farklı kültür ve medya kategorilerine nasıl entegre edebileceğini kavrayabilmek 2
11) Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar programları ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanmak (“European Computer Driving Licence”, Advanced Level”) 2
12) Öğrenme koşullarınının gerekliliklerini tanımlayabilmek ve gereğini yerine getirebilmek 2
13) Reklamcılık mesleğinin gerektirdiği temel etik kuralları anlayabilmek ve uygulayabilmek 2