BİYOMEDİKAL 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	Bahar	2	2	3	7

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
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)	Matematik (analiz, lineer, cebir, diferansiyel denklemler, istatistik), fen bilimleri (fizik, kimya, biyoloji) ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi ile bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisine sahip olmak.
2)	Karmaşık Biyomedikal mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanmak.
3)	Karmaşık Biyomedikal sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlayabilmek ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama yetkinliği kazanmak.
4)	Biyomedikal mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi kazanmak, bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilmek.
5)	Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlayabilmek ve uygulayabilmek, veri toplamak ve sonuçları analiz ederek yorumlayabilmek.
6)	Biyomedikal Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilmek.
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi kazanmış olmak, Biyomedikal mühendisliği alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanmış olmak; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanmış olmak.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olmak.
9)	Biyomedikal mühendisliği etik ilkelerine uygun davranmanın önemi ve mesleki sorumluluk ve etik sorumluluk bilinci ile biyomedikal mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olmak
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olmak.
11)	Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibi olmak; Biyomedikal mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında farkındalık sahibi olmak.