| ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| SEN4015 | Python ile İleri Programlama | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
| Öğretim Dili: | En |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme |
| Dersin Koordinatörü: | Öğ.Gör. DUYGU ÇAKIR YENİDOĞAN |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı öğrenciyi Python programlama dili ile tanıştırmak ve öğrencinin farklı Python kütüphanelerini kullanarak etkili bilimsel hesaplamalar kazanmasına yardımcı olmaktır. Bu ders, öğrencilerin görselleştirme, web, oyun veya uygulama programlama için daha fazla nesneye dayalı tasarım ilke ve tekniklerini içeren mevcut programlama bilgisi üzerine inşa edilecektir. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Python programlama dilini tanır. Python ile nesne tabanlı programlar uygulama becerisi kazanır. Python'daki veri türlerini ve yapılarını kavrar. Sorunları bilimsel hesaplamalarla çözer. Hesaplama sonuçlarını görselleştirebilir. Dosya sistemleri ve regex kullanılan işlemleri tanımlayabilir. Python'da kullanılan kapsülleme, kalıtım ve polimorfizm gibi Nesne Tabanlı Programlama kavramlarını ifade eder. JSON ve XML nesneleriyle çalışabilir. |
| Bu dersin içeriği temel Python programlamanın yanı sıra diziler, çizim, sembolik hesaplama, bilimsel algoritmalar, nesne yönelimli programlama, iş parçacığı ve rasgele değişkenleri içerir. Öğrenciler NumPy, Matplotlib, SciPy ve diğerleri gibi popüler Python paketleriyle tanıştırılacaklardır. Ayrıca JSON ve XML nesnelerinin dönüşümü ve işlenmesi de ele alınacaktır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | |
| 1) | Oryantasyon -Derin işlenişi -Karşılıklı beklentiler | ||
| 2) | Python'a giriş - Python nedir - Kısa tarih ve versiyonlar - Dökümantasyon - Ortam kurulumu | -Ortam kurulumu | |
| 3) | Python'ı Tanıma - Veri tipleri - Karar mekanizmaları | ||
| 4) | Python'ı Tanıma - Döngüler - Fonksiyonlar | ||
| 5) | Python'ı Tanıma - Exception yakalama - Debug etme | ||
| 6) | Python'ı Tanıma - Dahili fonksiyonlar ve modüller | ||
| 7) | Python'ı Tanıma - Liste, Tuple, Dictionary - Dosya işlemleri | ||
| 8) | Ara sınav | ||
| 9) | Python'ı Tanıma - Regular Expression - Pattern ve Match - Regex Flag | ||
| 10) | Python'ı Tanıma - Nesneye yönelik programlama - Method aşırı yükleme - Statik ve Sınıf İçi methodlar - Sınıf özelliklerine erişme | ||
| 11) | İleri Seviye Sınıflar - Sınıfı dökümante etmek - Kapsülleme - Soyut sınıflar - Sınıf dekoratörleri | ||
| 12) | Fonksiyonel Programlama - Lambda - Fonksiyonların parametre olarak iletilmesi - Map, Reduce, Filter - Generatorler - Coroutineler | ||
| 13) | Çoklu Thread ve Çoklu İşleme - Thread senkronizasyonu - Rlock & Semaphore - Global interpreted - Çoklu işlem modülü | ||
| 14) | XML ve JSON ile çalışma - XML ayrıştırma - Unicode kullanımı - Element ve ElemantTree sınıfları - JSON nesnesini ayrıştırma - Python'u JSON'a dönüştürme | ||
| Ders Notları: | 1) Kent D. Lee, ""Python Programming Fundamentals"", 2nd edition, Springer 2) Tony Gaddis, ""Starting out With Python"", 4th edition, Pearson" |
| Diğer Kaynaklar: | 1) Jake VanderPlas, “Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data”, 1st Edition, O'Reilly 2) Aurelien Geron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems”, 1st Edition,O'Reilly 3) Wesley J Chun, “Core Python Applications Programming”, 3rd Edition, Pearson 4) Miguel Grinberg, “Flask Web Development: Developing Web Applications with Python”, 2nd Edition, O'Reilly" |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 10 | % 0 |
| Laboratuar | % 0 | |
| Uygulama | % 0 | |
| Arazi Çalışması | % 0 | |
| Derse Özgü Staj | % 0 | |
| Küçük Sınavlar | 5 | % 30 |
| Ödev | % 0 | |
| Sunum | % 0 | |
| Projeler | % 0 | |
| Seminer | % 0 | |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Ara Juri | % 0 | |
| Final | 1 | % 40 |
| Rapor Teslimi | % 0 | |
| Juri | % 0 | |
| Bütünleme | % 0 | |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |