| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| İktisat (İngilizce) - 2013 | COMP2002 | Coding and Algorithmic Thinking | Seçmeli | 4 | 3,00 | 2 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - İktisat Fakültesi - İktisat (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu ders lisans öğrencilerine kodlamaya giriş düzeyinde bilgi sağlamayı amaçlamaktadır. Bu dersten sonra alınabilecek Veri Madenciliği ve Görselleştirme, Uygulamalı Makine Öğrenmesi derslerine gerekli altyapıyı sağlaması da amaçlanmıştır.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Derste Python programlama dili kullanılarak kodlama prensipleri ve analitiğine değinilecektir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders anlatımı ve tartışmalar
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
• Ders Notları • Data Structure and Algorithmic Thinking with Python: Data Structure and Algorithmic Puzzles by Narasimha Karumanchi, 2015, 1st Edition • Algorithmic Thinking: A Problem Based Introduction by Daniel Zingaro, 2023, 2nd Edition • Python for Data Science for Dummies by John Paul Mueller and Luca Massaron, 2015, 1st Edition. • Python Crash Course by Eric Matthes, 2023, 3rd Edition • Python Programming for Beginners by Codeone Publishing, 2022, 1st Edition • Python Basics: A Practical Introduction to Python by Dan Bader, David Amos, Joanna Jablonski, and Fletcher Heisler, 2021, 1st Edition
Dersin Web Sayfası
Yok
Öğrenme Çıktıları
- Python kodlama dili giriş düzeyi bilgi becerisi edinme.
- Bu dersten sonra alınabilecek Veri Madenciliği ve Görselleştirme, Uygulamalı Makine Öğrenmesi derslerine gerekli altyapıya sahip olma.
- Temel kodlama becerisi kazanma
- Ana Python kütüphanelerini kullanma becerisine sahip olmak.
- Python programa dili ile veri üzerinde çalışma becerisine sahip olma.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Python’a Giriş |
| 2 | Ana Veri Yapıları (Liste, Tuple, Sözlük) |
| 3 | Ana Veri Yapıları (Liste, Tuple, Sözlük) |
| 4 | Veri Manipülasyonu – NumPy Kütüphanesi |
| 5 | Veri Manipülasyonu – NumPy Kütüphanesi |
| 6 | Veri Manipülasyonu – NumPy Kütüphanesi |
| 7 | Veri Manipülasyonu – NumPy Kütüphanesi |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Veri Manipülasyonu – Pandas Kütüphanesi |
| 10 | Veri Manipülasyonu – Pandas Kütüphanesi |
| 11 | Veri Manipülasyonu – Pandas Kütüphanesi |
| 12 | Veri Manipülasyonu – Pandas Kütüphanesi |
| 13 | Veri Görselleştirme – Matplotlib Kütüphanesi |
| 14 | Veri Görselleştirme – Matplotlib Kütüphanesi |
| 15 | Veri Görselleştirme – Matplotlib Kütüphanesi |
| 16 | Çalışma haftası |
| 17 | Final Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 14 | 1 | 14 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 1 | 13 | 13 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Teorik Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | ||||||||||||||
| ÖÇ2 | ||||||||||||||
| ÖÇ3 | ||||||||||||||
| ÖÇ4 | ||||||||||||||
| ÖÇ5 |