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
SEN2212	Veri Yapıları ve Algoritmalar II	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 Dr. Öğr. Üyesi YÜCEL BATU SALMAN Arş.Gör. SEVGİ CANPOLAT Arş.Gör. MERVE ARITÜRK
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı yazılım mühendisliğinde kullanılan veri yapıları ve algoritmalarını detaylı incelemektedir. Dersin bitiminde öğrenci, ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek ve çizge gibi veri yapılarının uygulaması, gerçekleştirilmesi ve analizi hakkında bilgi sahibi olacaktır. Sıralama, özetleme ve açgözlü algoritmalar öğretilecektir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Temel nesne yönelimli programlama ilkelerini açıklayabilir ve uygulayabilir.
2) Ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek ve çizge gibi temel veri yapılarını gerçekleyebilir ve kullanılabilir.
3) Temel veri yapılarında sıralama işlemini gerçekleştirebilir.
4) Temel veri yapılarında arama işlemini gerçekleştirebilir.
5) Özetleme algoritmalarını gerçekleyebilir ve kullanabilir.
6) Açgözlü algoritmaları gerçekleyebilir ve kullanabilir.
7) Performanslı programlar geliştirebilmek için uygun veri yapılarını seçebilir ve geliştirebilir.

Dersin İçeriği

Dersin içeriği ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek, çizge gibi temel veri yapıları ve sıralama, özetleme ve açgözlü algoritma konularından oluşmaktadır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş ve Sıralama Algoritmaları.	Sıralama algoritmaları.
2)	Farklı ağaç yapılarına giriş.	Ağaçlar.
3)	İkili arama ağaçlarına giriş.	İkili arama ağacı.
4)	İkili arama ağacının Java ile kodlanması.	İkili arama ağaçları.
5)	Dengeli ağaçlara giriş ve AVL dengeli ağacının Java ile kodlanması.	AVL ağaçlar.
6)	Diğer dengeli ağaç türlerinin kullanımı.	Diğer dengeli ağaçlar.
7)	Öbek yapısının kullanımı ve Java ile kodlanması.	Öbek.
8)	Öbeklerinin öncelikli kuyruk olarak kullanılması. Arasınav.	Öbek.
9)	Özetleme algoritmalarının analizi ve kodlanması.	Özetleme algoritmaları.
10)	Çizge yapısının analizi ve kodlanması.	Çizge.
11)	Çizge algoritmalarının analizi ve kodlanması.	Çizge algoritmaları.
12)	Açgözlü algoritmaların analizi ve kodlanması.	Açgözlü algoritmalar.
13)	Açgözlü algoritmaların analizi ve kodlanması. Quiz.	Açgözlü algoritmalar.
14)	Tekrar.

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
Uygulama	4	% 10
Küçük Sınavlar	1	% 10
Projeler	1	% 15
Ara Sınavlar	1	% 25
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 45
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 55
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	2	28
Laboratuvar	14	2	28
Sınıf Dışı Ders Çalışması	12	2	24
Proje	10	2	20
Ödevler	2	5	10
Küçük Sınavlar	5	2	10
Ara Sınavlar	5	3	15
Final	10	3	30
Toplam İş Yükü			165

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.