PYTHON PROGRAMLAMA DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
VBA207	PYTHON PROGRAMLAMA	3	4	2	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
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı, öğrencilere Python programlama dilinin temel kavramlarını, veri yapılarını ve temel kütüphanelerini tanıtarak veri analizi süreçlerinde kullanabilecekleri programlama becerilerini kazandırmaktır. Ders kapsamında temel veri işleme ve veri analizi uygulamalarının yapılması hedeflenmektedir.
İçerik:	Python programlamaya giriş, değişkenler, veri tipleri, operatörler, koşullu ifadeler, döngüler, fonksiyonlar, temel kütüphaneler, veri işleme ve temel veri analizi uygulamaları.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Python dilinde değişkenler, veri tipleri, operatörler, döngüler, koşullu ifadeler ve fonksiyonlar gibi temel programlama konularını kullanabileceklerdir.
Gerçek dünya problemleri için algoritmalar geliştirerek Python dilinde uygulayabileceklerdir.
Python kodlarında hata ayıklayabileceklerdir.
Python programlama dilini kullanarak veri setleri üzerinde temel düzeyde veri analizi ve görselleştirme yapabileceklerdir.
Python ekosistemindeki modül ve kütüphaneleri kullanarak hazır çözümleri entegre edebilecekler ve projelerde iş birliği yapabileceklerdir.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	Ders izlencesinin incelenmesi	Dersin Tanıtımı, Python Geliştirme Ortamları ve Temel Söz Dizimi	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
2	İlk hafta geliştirilen örnek kodların gözden geçirilmesi	Değişkenler, Veri Tipleri, Operatörler ve Temel Girdi-Çıktı İşlemleri	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
3	Karşılaştırma ve mantıksal operatörlerle ilgili örneklerin incelenmesi	Karar Yapıları: if, elif ve else Blokları	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
4	Karar yapılarına ilişkin örneklerin gözden geçirilmesi	Döngüler: for, while, İç İçe Döngüler, break ve continue	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
5	Karar yapıları ve döngü örneklerinin gözden geçirilmesi	Karar Yapıları ve Döngü Uygulamaları	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
6	Döngü örneklerinin gözden geçirilmesi	Karakter Dizileri, Listeler ve Demetler	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
7	Liste ve demet örneklerinin gözden geçirilmesi	Sözlükler ve Kümeler	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
8	Sözlük ve küme örneklerinin gözden geçirilmesi	Fonksiyonlar: Parametreler, Varsayılan Değerler, return ve Değişken Kapsamı	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
9	Fonksiyon örneklerinin gözden geçirilmesi	Modüler Programlama, Python Standart Kütüphanesi, Paket Yönetimi ve Üçüncü Parti Kütüphaneler	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
10	-	ARA SINAV	-
11	Örnek metin ve veri dosyalarının incelenmesi	Dosya İşlemleri, Hata Yönetimi ve Temel Veri Analizi	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
12	Örnek veri kümesinin incelenmesi	Temel Veri Analizi ve Görselleştirme Uygulamaları	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
13	Dönem boyunca geliştirilen kod örneklerinin gözden geçirilmesi	Temel Etkileşimli Uygulama Geliştirme ve Bütünleşik Uygulamalar	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
14	Dönem boyunca geliştirilen kod örneklerinin gözden geçirilmesi	Temel Etkileşimli Uygulama Geliştirme ve Bütünleşik Uygulamalar	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
15	Dönem boyunca geliştirilen kod örneklerinin gözden geçirilmesi	Temel Etkileşimli Uygulama Geliştirme ve Bütünleşik Uygulamalar	Anlatım, Soru-Cevap, Uygulama
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli

(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.				3
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.			2
3	Öğrenci, veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilir; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilir.						5

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.			2
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.					4

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.						5

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.				3

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.				3

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	4	56
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	14	3	42
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	8	2	16
Ödev	1	4	4
Proje Hazırlama	3	4	12
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	8	3	24
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	1	2	2
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	2	4	8
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	2	4	8
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	55	0	174