MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Yazılım Mühendisliği
SOSYAL MEDYA
CE 221 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Veri Yapıları ve Algoritmalar I
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
CE 221
|
Güz
|
3
|
2
|
4
|
7
|
| Ön-Koşul(lar) |
|
|||||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||||
| Dersin Türü |
Zorunlu
|
|||||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilere, bilgisayar algoritmalarının tasarım ve analizinin temelini oluşturan Soyut Veri Yapıları (SVY) kavramını öğretmektir. Bu ders temel SVY’leri ele alarak bu yapıların pratikte gerçeklenmesini sağlayan bazı veri yapıları ve algoritmaları sunar. Derste, algoritmaların çalışma zamanları asimptotik olarak analiz edilerek, algoritma verimliliği vurgulanır. Uygulamalar ve programlama için SE 115 ve/veya SE 116 derslerinde öğretilen programlama dillerinden biri kullanılır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Algoritma analizi, lineer veri yapıları, ağaçlar, karma, öncelik kuyrukları, sıralama ve çizge algoritmaları. |
|
|
Temel Ders |
X
|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Giriş: Matematiksel Tekrar ve Özyineleme | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 1.1, 1.2, 1.3) |
| 2 | Algoritma Analizi (temel algoritma kavramları, çalışma zamanlarının modellenmesi, Büyük-O gösterimi, çalışma zamanlarının hesaplanması) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 2.1, 2.2, 2.3) |
| 3 | Algoritma Analizi ve Doğrusal Veri Yapıları (Bağlı Listeler) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 2.4, 3.1 - 3.5) |
| 4 | Doğrusal Veri Yapıları (Bağlı Listeler, Yığıtlar, Yığıt Uygulamaları) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 3.5, 3.6) |
| 5 | Doğrusal Veri Yapıları (Kuyruklar) ve Ağaçlar (İkili Ağaçlar) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 3.7, 4.1, 4.2) |
| 6 | Ağaçlar (İkili Arama Ağaçları) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 4.3) |
| 7 | Ağaçlar (AVL Ağaçları) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 4.4) |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Karma | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 5.1 – 5.5) |
| 10 | Öncelik Kuyrukları: İkili Yığınlar | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 6.1, 6.2, 6.3) |
| 11 | Sıralama (Araya Eklemeli Sıralama, Shell Sıralama, Yığın Sıralaması) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5) |
| 12 | Sıralama (Birleştirme sıralaması, Hızlı Sıralama) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 7.6, 7.7) |
| 13 | Çizge Algoritmaları (Tanımlar, Gösterimler, Topolojik Sıralama) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 9.1 - 9.2) |
| 14 | Çizge Algoritmaları (En Kısa Yol Algoritmaları) | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 9.3) |
| 15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı | M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012, 978-0132576277 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | R. Sedgewick, K. Wayne, Algorithms, 4/e, Addison-Wesley Professional, 2011, 978-0321573513 |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama |
1
|
40
|
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
20
|
| Final Sınavı |
1
|
40
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
2
|
60
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
1
|
40
|
40
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
24
|
24
|
| Final Sınavı |
1
|
24
|
24
|
| Toplam |
210
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Matematik, Fen Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Yazılım Mühendisliği problemlerinde kullanır. |
|||||
| 2 | Karmaşık Yazılım Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
X | ||||
| 3 | Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar, gerçekleştirir, sınar, doğrular, raporlar, ölçer ve bakımını yapar; bu amaçla modern yöntemleri uygular. |
X | ||||
| 4 | Yazılım Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. |
X | ||||
| 5 | Yazılım Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
X | ||||
| 6 | Yazılım Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
|||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
| 8 | Mühendislik ve Yazılım uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik ve yazılım çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak Yazılım Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Yazılım Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
SOSYAL MEDYA