İŞLETİM SİSTEMLERİ TEMELLERİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

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 ONUR TÜRKER
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	-	İşletim Sistemlerine Giriş	-
2	-	İşletim sistemleri: temel kavramlar, türleri, tarihçesi.	-
3	-	Proses yönetimi, zaman paylaşımlı çalışma, bağlam değiştirme, UNIX’te proses yönetimi	-
4	-	İplikler, iplik yönetimi, UNIX'de iplik yönetimi	-
5	-	Prosesler arası etkileşim ve senkronizasyon, semafor yapısı, UNIX'de semaforlar	-
6	-	Paralel proseslere ilişkin klasik problemler	-
7	-	Paralel proseslere ilişkin klasik problemler	-
8	-	Ölümcül kilitlenme, sezme ve engelleme, UNIX’te paylaşılan bellek kullanımı	-
9	-	İş zamanlama algoritmaları, UNIX’te iş zamanlama	-
10	-	ARA SINAV	-
11	-	Bellek yönetimi, segmentasyon, sayfalama	-
12	-	Bellek ayırma, görüntü bellek yönetimi, UNIX’te bellek yönetimi	-
13	-	Dosya sistemi ve yönetimi, UNIX'te dosya sistemi	-
14	-	Giriş / Çıkış	-
15	-	Genel Tekrar	-
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