| Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Süresi(T+U) | Kredisi | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|
| VBA109 | İŞLETİM SİSTEMLERİ TEMELLERİ | 1 | 3 | 3 | 7 |
DERS BİLGİLERİ |
|
|---|---|
| Dersin Öğretim Dili : | Türkçe |
| Dersin Düzeyi | LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Şekli | - |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi YEŞİM NALKESEN AKIN |
| Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi | Doç.Dr. DERYA YILTAŞ KAPLAN |
| Ders Ön Koşulu | Yok |
AMAÇ VE İÇERİK |
|
|---|---|
| Amaç: | İşletim sistemlerinin temellerinin, tasarım konularının, algoritma ve yapılarının anlaşılması. İşletim sistemleriyle ilgili teorik bilgilerin edinilmesi. |
| İçerik: | Giriş, tarihçe. Proses kavramı, eşzamanlı prosesler ve karşılıklı dışlama. Proses yönetimi ve iş sıralama yöntemleri. Ölümcül kilitlenme ve önleme algoritmaları. Bellek yönetimi: segmantasyon, sayfalama ve ilgili yöntemler. Sanal bellek. Giriş/Çıkış işlemleri. Dosya sistemleri. Unix işletim sistemi ve diğer örnek sistemler. |
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.) |
|---|
| Öğrenciler proses yönetimine ilişkin temel kavramları öğreneceklerdir. |
| Öğrenciler prosesler arası haberleşme ve senkronizasyon yöntemlerini öğreneceklerdir. Paralel prosesler içeren problemler için bir çözüm tasarlayıp, gerçekleyebileceklerdir. |
| Öğrenciler iş sıralama ile ölümcül kilitlenmeye ilişkin sezme ve engelleme algoritmalarını öğreneceklerdir. |
| Öğrenciler bellek yönetimine ait kavramları (bellek ayırma, sayfalama, segmantasyon, görüntü bellek) öğreneceklerdir. |
| Öğrenciler işletim sistemlerinde dosya yönetimi ve giriş/çıkış işlemlerinin nasıl kotarıldığını öğreneceklerdir. |
| Öğrenciler Unix sistem çağrılarını öğrenip, uygulayabileceklerdir. |
| Öğrenciler işletim sistemi kavramlarını gerçek hayat problemlerinin çözümünde kullanabileceklerdir. |
HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI |
|||
|---|---|---|---|
| Hafta | Ön Hazırlık | Konular | Yöntem |
| 1 | Kitap-Ders Notu Okuma | İşletim Sistemlerine Giriş | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 2 | Kitap-Ders Notu Okuma | İşletim sistemleri: temel kavramlar, türleri, tarihçesi. | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 3 | Kitap-Ders Notu Okuma | Proses yönetimi, zaman paylaşımlı çalışma, bağlam değiştirme, UNIX’te proses yönetimi | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 4 | Kitap-Ders Notu Okuma | İplikler, iplik yönetimi, UNIX'de iplik yönetimi | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 5 | Kitap-Ders Notu Okuma | Prosesler arası etkileşim ve senkronizasyon, semafor yapısı, UNIX'de semaforlar | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 6 | Kitap-Ders Notu Okuma | Paralel proseslere ilişkin klasik problemler | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 7 | Kitap-Ders Notu Okuma | Paralel proseslere ilişkin klasik problemler | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 8 | Kitap-Ders Notu Okuma | Ölümcül kilitlenme, sezme ve engelleme, UNIX’te paylaşılan bellek kullanımı | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 9 | Kitap-Ders Notu Okuma | İş zamanlama algoritmaları, UNIX’te iş zamanlama | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 10 | - | ARA SINAV | - |
| 11 | Kitap-Ders Notu Okuma | Bellek yönetimi, segmentasyon, sayfalama | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 12 | Kitap-Ders Notu Okuma | Bellek ayırma, görüntü bellek yönetimi, UNIX’te bellek yönetimi | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 13 | Kitap-Ders Notu Okuma | Dosya sistemi ve yönetimi, UNIX'te dosya sistemi | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 14 | Kitap-Ders Notu Okuma | Giriş / Çıkış | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 15 | Kitap-Ders Notu Okuma | Genel Tekrar | Anlatım, problem çözme, uygulama |
| 16 | - | FİNAL | - |
| 17 | - | FİNAL | - |
KAYNAKLAR |
|---|
| Andrew Tanenbaum, Modern Operating Systems, Prentice-Hall, 2007. |
| Operating System Concepts, 7th Edition, John Wiley and Sons, Silberschatz, Galvin, and Gagne, ISBN 0-471-69466-5. |
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME |
||||
|---|---|---|---|---|
| Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi | Etkinlik Sayısı | Katkı Yüzdesi | Açıklama | Sınav Yapılma Şekli |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | 30 | Klasik Sınav | |
| Ödev Değerlendirme | 1 | 10 | ||
| Kısa Sınav | 1 | 10 | ||
| DÖNEM SONU- Sınavı (Final) | 1 | 50 | Klasik Sınav | |
| TOPLAM | 4 | 100 | ||
| (0) Etkisiz | (1) En Düşük | (2) Düşük | (3) Orta | (4) İyi | (5) Çok İyi |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| BİLGİ | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kuramsal | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olur; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilir.
|
1 | |||||
| 2 |
Öğrenci, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahiptir; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilir.
|
4 | |||||
| 3 |
Öğrenci, veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilir; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilir.
|
0 | |||||
| BİLGİ | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Olgusal | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilir.
|
1 | |||||
| 2 |
Öğrenci, karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilir, uygun çözüm yolları geliştirebilir ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilir.
|
3 | |||||
| BECERİLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bilişsel | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilir, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilir; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilir.
|
0 | |||||
| BECERİLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uygulamalı | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilir; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilir, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilir.
|
0 | |||||
| YETKİNLİKLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilir, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilir; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilir.
|
4 | |||||
| YETKİNLİKLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Öğrenme Yetkinliği | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahiptir; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilir.
|
5 | |||||
| YETKİNLİKLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| İletişim ve Sosyal Yetkinlik | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilir; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, iletişim kurabilir ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilir.
|
2 | |||||
| YETKİNLİKLER | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Alana Özgü Yetkinlik | |||||||
| Program Yeterlilikleri/Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 |
Öğrenci, veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkimdir; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilir, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket eder.
|
3 | |||||
DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ |
|||
|---|---|---|---|
| Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü | |||
| Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri | Etkinlik(hafta sayısı) | Süresi(saat sayısı) | Toplam İş Yükü |
| Ders | 14 | 5 | 70 |
| Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme | 14 | 7 | 98 |
| Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Grup Çalışması / Ödevi | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Okuma | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 2 | 4 | 8 |
| Proje Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Staj | 0 | 0 | 0 |
| Teknik Gezi | 0 | 0 | 0 |
| Web Tab. Öğrenme | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Yerinde Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Mesleki Faaliyet | 0 | 0 | 0 |
| Sosyal Faaliyet | 0 | 0 | 0 |
| Tez Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Rapor Yazma | 0 | 0 | 0 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 2 | 2 | 4 |
| Kısa Sınav Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| TOPLAM | 34 | 0 | 182 |
| Genel Toplam | 182 | ||
| Toplam İş Yükü / 25.5 | 7,1 | ||
| Dersin AKTS(ECTS) Kredisi | 7,0 |