DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu	Ders Adı	Yıl	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
BLP5101	Programlama Temelleri ve Algoritma	1	Güz	1	2	3	6

Dersin Türü:	Zorunlu
Dersin Düzeyi:	Önlisans      TYYÇ:5. Düzey      QF-EHEA:Kısa Düzey      EQF-LLL:5. Düzey
Dersin Öğretim Dili:	Türkçe
Dersin Ön/Yan Koşulu:	Yoktur
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Öğretim Görevlisi BUKET DÖNMEZ
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı:	Öğretim Görevlisi ÖZGE DEMİR Öğretim Görevlisi BUKET DÖNMEZ
Dersin Kategorisi:	Temel Alan

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı:	Bu ders ile öğrencinin, programlama temelleri ile ilgili yeterliliklerin kazandırılması ve program yazma kabiliyetine ulaştırılması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği:	Algoritma ve programlamanın temelleri, döngüler, koşullar, fonksiyonlar ve değişken tipleri

Derse Özgü Kurallar

• Derse Devam: Derse %70 devam zorunluluğunuz bulunmaktadır. Bu oran, derslerin etkin katılımını ve öğrenmenin sürekliliğini sağlamak için önemlidir. • Uygulama Tekrarı: Her ders sonrasında, ders sırasında yapılan uygulamaların ve örneklerin tekrar edilmesi gerekmektedir. Pratik yaparak öğrenmek, konuların pekişmesine yardımcı olacaktır. • Ders İçeriği: Dersin ilk 4-5 haftası algoritma konularına odaklanacaktır. Bu dönemde temel algoritmalar, veri yapıları ve algoritma analizi gibi konulara yoğunlaşılacaktır. Daha sonraki haftalarda ise bir programlama dili seçilerek bu dilde algoritmaların uygulanması ve yazılım geliştirme süreçleri üzerinde çalışılacaktır. • Ödev ve Proje: Düzenli olarak verilecek ödevler ve projeler, öğrendiklerinizi pekiştirmeniz için büyük önem taşımaktadır. • Sınav ve Değerlendirme: Dersin değerlendirilmesi, ara sınav, final sınavı ve uygulama ödevlerinden elde edilen puanların toplamıyla yapılacaktır. Sınavların ve ödevlerin, teorik bilgilerin yanı sıra pratik becerilerinizi ölçmeye yönelik olduğunu unutmayınız. • Yüz Yüze Ders: Ders, yüz yüze olarak gerçekleştirilecektir. Dersin kaydı yapılmayacaktır, bu nedenle katılımınız ve derse aktif olarak katılmanız önemlidir. • Geri Bildirim ve Yardım: Ders sırasında anlamadığınız konuları öğretim elemanınıza doğrudan sorabilirsiniz. Eğer ders içinde zaman bulamazsanız, öğretim elemanının belirleyeceği danışmanlık saatlerinde kendisiyle iletişime geçerek sorularınızı iletebilirsiniz. • Zaman Yönetimi: Derse yönelik çalışmalarınızda düzenli bir çalışma alışkanlığı edinmeniz tavsiye edilir. Derslerde zamanında tamamlanan ödevler ve projeler, konuları daha iyi anlamanızı sağlayacaktır. • Dersin Kaydı ve Notlar: Dersin kaydı yapılmayacaktır. Bu nedenle, ders esnasında alınan notlar ve aktarılan bilgiler, öğrenmenizi sürdürebilmek için yeterli olacaktır. Derse düzenli katılım sağlamak çok önemlidir. • Disiplin ve Etik: Ders sırasında, grup çalışmaları ve ödevlerde grup içi işbirliğine dayalı bir yaklaşım beklenmektedir. Ancak, bireysel ödev ve projelerde tamamen kendi çalışmalarınızı sunmanız gerekmektedir. Başkalarının çalışmalarını kopyalamak ve intihal, ciddi bir akademik ihlal sayılacaktır.

Dersin Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ), dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin kendilerinden sahip olmaları beklenen bilgi, beceri ve yetkinlikleri ifade eder. Bu bağlamda, bu ders için tanımlanmış olan Ders Öğrenme Çıktıları aşağıda verilmektedir.

Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)

1) Programlama temelleri, algoritma kavramı ve yazılım geliştirme sürecine ilişkin temel kavramları açıklar.

2) Programlama dili yapısını, değişkenleri, veri türlerini ve kontrol ifadelerini açıklar ve örneklerle ilişkilendirir.

Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)

1) Algoritmik düşünme yöntemlerini kullanarak verilen bir problemi çözmek için uygun algoritma tasarlar.

2) Bir programlama dilinde (örneğin Python) temel programlama yapılarını kullanarak kod yazar.

3) Yazdığı programların işleyişini analiz eder, hata ayıklama ve test süreçlerini uygular.

Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)

1) Fonksiyonlar, döngüler ve karar yapıları gibi programlama bileşenlerini birleştirerek modüler çözümler geliştirir.

2) Programlama becerisini kullanarak gerçek hayattaki problemleri değerlendirir ve uygun yazılım çözümleri üretir.

Haftalık Ders Planı

Hafta	Konu	Materyal Paylaşımı *
		Ön Hazırlık	Pekiştirme
1)	Derse ve dersin amaçlarına giriş yapılacak; bilgisayarın tanımı, temel bileşenleri, bilgi–veri kavramı ve aralarındaki farklar açıklanacaktır. Bilgisayarın tarihsel gelişimi ve modern bilgisayar anlayışına kısaca değinilecektir. Ardından sayı sistemleri (ikili, ondalık, sekizlik, onaltılık) tanıtılacak ve öğrenciler bu sistemler arasındaki dönüşümleri uygulamalı olarak gerçekleştirecektir. Bu sayede bilgisayar mantığı ve temel veri temsili kavratılacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
2)	Algoritma kavramı açıklanacak, problem çözme metodolojisi tanıtılacak ve öğrenciler gerçek dünya örnekleri üzerinden basit algoritmalar geliştirecektir. Ayrıca akış diyagramları ve sözde kod ile algoritmalar görselleştirilecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
3)	Temel veri türleri ve operatörler işlenecek, değişkenler ve sabitler üzerinde uygulamalı örnekler yapılacaktır. Karar yapıları (if, çoklu seçim) uygulamalı olarak gösterilecek ve öğrenciler mini alıştırmalarla pekiştirecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
4)	Döngüler (for, while, do-while) ve döngü kontrol ifadeleri (break, continue) tanıtılacak, öğrenciler mini projelerle veri arama ve sıralama uygulamaları yapacaktır. İç içe döngüler ve kullanım alanları örneklerle gösterilecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
5)	Diziler (tek boyutlu ve çok boyutlu) ve diziler üzerinde işlemler (arama, toplama, güncelleme vb.) anlatılacak. Gerçek veri kümeleri (ör. öğrenci notları, fiyat listeleri) ile uygulamalar yapılacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
6)	Alt programlar ve fonksiyonlar tanıtılacak; parametre geçiş yöntemleri ve geri dönüş değerleri örneklerle gösterilecektir. Fonksiyonlarla modüler programlama ve kod yeniden kullanılabilirliği örnekleri yapılacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
7)	Temel algoritmalar (arama, sıralama) kodlanacak ve algoritmaların mantığı ile optimizasyon farkları gösterilecektir. Öğrenciler farklı çözüm yaklaşımlarını değerlendirecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
8)	ARA SINAV	online.beykoz.ed.tr adresinde bulunan kaynaklar. Materyal	Materyal
9)	Dosya işlemleri (açma, okuma, yazma, kapatma) işlenecek ve sürüm kontrol sistemi (Git) ile proje bağlamında uygulanacaktır. Bu sayede öğrenciler proje tabanlı veri yönetimi deneyimi kazanacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
10)	Mini proje haftası olarak, öğrenciler ekipler halinde algoritma geliştirme çalışmaları yapacak, problem çözme ve ekip çalışması becerilerini pekiştirecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
11)	Proje geliştirme uygulamaları yapılacak; Agile, Scrum ve Kanban metodolojilerine giriş yapılacak ve proje planlaması kapsamında örnek uygulamalar gösterilecektir.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
12)	Projelerin sunumları gerçekleştirilecek; takım çalışması, iş analizi ve zaman çizelgesi planlaması dikkate alınacaktır. Öğrenciler gerçek sektöre uygun sunum deneyimi kazanacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
13)	Dersin genel değerlendirmesi yapılacak ve öğrenciler gerçek sektör problemleri üzerinden proje ile değerlendirmeye tabi tutulacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal
14)	Dersin son haftasında öğrenciler, ders boyunca geliştirdikleri mini projeleri ve uygulamaları gözden geçirecek ve basit iyileştirmeler yapacaktır. Kodlarının okunabilirliği, değişken adları ve algoritma mantığı kontrol edilecek, küçük çaplı testler yapılarak programların doğru çalışıp çalışmadığı değerlendirilecektir. Bu süreçte öğrenciler, eksik veya hatalı kısımları düzelterek ders boyunca öğrendikleri kavramları pekiştirecek ve kendi öğrenme süreçlerini gözden geçirecektir. Bu sayede son hafta, öğrencilerin bilgilerini uygulamalı olarak tekrar etmelerini ve genel bir değerlendirme yapmalarını sağlayacaktır.	Doç. Dr. Fahri Vatansever, Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Seçkin, 2017, Eylül. İlgili bölümün ve elde edilecek diğer kaynakların okunması Materyal	Materyal

*Bu alan öğrencilerin ders öncesi hazırlık ve sonrası dersi pekiştirme için paylaşılan ders materyallerini içerir.

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:

Doç. Dr. Fahri Vatansever 2017; Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, 13.Baskı, Seçkin Yayıncılık San. ve Tic. A.Ş.

Diğer Kaynaklar:

Kamil Çamoğlu 2016; Algoritma, 4.Baskı, Kodlab Yayın Dağıtım Yazılım ve Eğitim Hiznetleri San. ve Tic. Ltd. Şti. Robert Sedgewick, Kevin Wayne, Çeviri Editörü Doç. Dr. Şadi Evren Şeker 2018; Algoritmalar, 4.Basımdan Çeviri, Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti. Algoritma Tasarımı ve Geliştirme - Java ve C#, Nobel Akademik Yayıncılık Python ile Veri Yapıları ve Algoritma Analizi, Yılmaz Kaya, Nobel Akademik Yayıncılık Materyal

DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI - PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLİŞKİSİ

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)	1	2	3	4	5	6	7
Program Öğrenme Çıktıları (PÖÇ)
1) Matematik, istatistik ve olasılık konularındaki temel kavramları açıklar; bu bilgileri veri analizi, modelleme ve sonuçların yorumlanmasında uygular.
2) Algoritma tasarım ilkelerini açıklar ve en az bir programlama dili kullanarak problem çözmeye yönelik yazılımlar geliştirir.
3) Makine öğrenmesi ve veri madenciliği algoritmalarını karşılaştırır, uygun yöntemi seçer ve gerçek veri üzerinde uygular.
4) Büyük veri platformları, dağıtık sistemler ve bulut bilişim mimarilerini kullanarak veri işleme süreçlerini gerçekleştirir.
5) Doğal dil işleme tekniklerini metin verisi üzerinde uygular ve temel düzeyde NLP tabanlı uygulamalar geliştirir.
6) Farklı veri kaynaklarını analiz eder, anlamlı çıktılara dönüştürür ve uygun görselleştirme araçlarıyla sunar.
7) Karar destek sistemlerini kullanarak veri temelli karar modelleri oluşturur.
8) Endüstriyel ve sektörel problemlere yönelik optimizasyon modelleri kurar ve çözümler üretir.
9) Mesleki uygulamalarda etik ilkeler, veri güvenliği ve sosyal sorumluluk çerçevesinde hareket eder.
10) Alanındaki güncel teknolojik gelişmeleri takip eder, ekip çalışmasına etkin katılır ve yaşam boyu öğrenme bilinci geliştirir.

BÖLÜM III: DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLE İLİŞKİSİ

Dersin Program Öğrenme Çıktılarına Katkı Düzeyi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Program Öğrenme Çıktıları	Katkı Oranı (1-5)
1)	Matematik, istatistik ve olasılık konularındaki temel kavramları açıklar; bu bilgileri veri analizi, modelleme ve sonuçların yorumlanmasında uygular.
2)	Algoritma tasarım ilkelerini açıklar ve en az bir programlama dili kullanarak problem çözmeye yönelik yazılımlar geliştirir.	5
3)	Makine öğrenmesi ve veri madenciliği algoritmalarını karşılaştırır, uygun yöntemi seçer ve gerçek veri üzerinde uygular.
4)	Büyük veri platformları, dağıtık sistemler ve bulut bilişim mimarilerini kullanarak veri işleme süreçlerini gerçekleştirir.
5)	Doğal dil işleme tekniklerini metin verisi üzerinde uygular ve temel düzeyde NLP tabanlı uygulamalar geliştirir.
6)	Farklı veri kaynaklarını analiz eder, anlamlı çıktılara dönüştürür ve uygun görselleştirme araçlarıyla sunar.	2
7)	Karar destek sistemlerini kullanarak veri temelli karar modelleri oluşturur.
8)	Endüstriyel ve sektörel problemlere yönelik optimizasyon modelleri kurar ve çözümler üretir.	3
9)	Mesleki uygulamalarda etik ilkeler, veri güvenliği ve sosyal sorumluluk çerçevesinde hareket eder.
10)	Alanındaki güncel teknolojik gelişmeleri takip eder, ekip çalışmasına etkin katılır ve yaşam boyu öğrenme bilinci geliştirir.

BÖLÜM IV: DERSİN ÖĞRENME VE ÖĞRETME YÖNTEMLERİ İLE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ

Dersin Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm öğrenme ve öğretme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların öğrenme ve öğretme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri
Anlatım
Gösterip Yaptırma
Laboratuvar
Proje Hazırlama
Bireysel ve Grup Çalışması
Derse Aktif Katılım

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm ölçme ve değerlendirme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların ölçme ve değerlendirme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri
Ara Sınav
Yarıyıl Sonu Sınavı
Ödev Değerlendirme
Uygulama Sınavı
Derse Aktif Katılım

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Katkı Oranı
Ödev	1	% 15.00
Ara Sınavlar	1	% 35.00
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 50.00
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
Toplam		% 100

BÖLÜM V: DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ

ÖĞRENME VE ÖĞRETME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Ders	14	1	14
Laboratuvar	14	2	28
Uygulama	10	2	20
Derse Özgü Staj	0	0	0
Arazi Çalışması	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	8	1	8
Sunum / Seminer	0	0	0
Proje	1	9	9
Ödevler	6	4	24
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	103
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Kısa Sınav	0	0	0
Ara Sınavlar	1	20	20
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	30	30
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	50
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri)			153
DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat)			6