ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
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 Güz 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: B.A
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) Matematik, fen bilimleri ve Endüstri mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında ve istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4) Endüstri Mühendisliğinde karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir biçimde kullanma becerisi.
5) Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışma becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) İngilizce ve Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme ve bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12) Etkin ve verimli yönetme becerisi.