MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
SEN2212 | Veri Yapıları ve Algoritmalar II | Güz | 2 | 2 | 3 | 7 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
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 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. |
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 içeriği ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek, çizge gibi temel veri yapıları ve sıralama, özetleme ve açgözlü algoritma konularından oluşmaktadır. |
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. |
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. |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. | 3 |
2) | Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır. | 4 |
3) | Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. | 5 |
4) | Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. | 3 |
5) | Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. | 4 |
6) | Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme. | 4 |
7) | Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. | 3 |
8) | Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. | 5 |
9) | Moleküler biyoloji ve genetik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma. | 4 |
10) | Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder. | 5 |
11) | Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara bilimsel yaklaşımla çözüm araştırır. | 4 |