ENS255 Veri Yapıları ve Algoritmalar

4 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 3. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Birim MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ PR.
Kod ENS255
Ad Veri Yapıları ve Algoritmalar
Dönem 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 3. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 4 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Üniversite Dersi
Tür Normal
Etiket S Seçmeli
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Öğr. Gör. Dr. İRFAN MACİT
Dersin Öğretim Elemanı Öğr. Gör. Dr. İRFAN MACİT (Güz) (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin amacı Endüstri Mühendisliği öğrencilerinin bilgisayar bilimleri yardımı ile bir problemi çözmeye yönelik bilgi ve becerilerini geliştirmeye yönelik kazanımları desteklemektir. Dersin teorisinde verilecek olan akademik çalışma örnekleri ile dersin içeriği desteklenecektir.

Dersin İçeriği

Bilgisayar programlarının bilimsel ve akademik çalışmalarda nasıl kullanıldığı ile ilgili bilgilerin yanı sıra Endüstri Mühendisliği bilim dalında bu bilgilerin nasıl kullanıldığı da ders kapsamında incelenecektir.

Dersin Ön Koşulu

Kaynaklar

Notlar



Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 - Matematiik, Fen Bilimleri ve Endüstri Mühendisliği ile ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olurlar. 5
PÖÇ02 - Temel bilimler ve endüstri mühendisliği konularında edindiği kuramsal bilgileri problem tanımlama , formüle etme ve çözmede kullanabilmesi, bu amaçla uygun analitik yöntemleri ve modelleme tekniklerini seçebilmesi ve uygulayabilmesi. 5
PÖÇ03 - Bir hizmet veya imalat sistemini ya da sürecini analiz etme, sorunları tanımlayabilme, formüle teme ve çözme becerisi. 5
PÖÇ04 - Endüstri mühendisliği uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçebilme ve kullanabilme. 5
PÖÇ05 - Endüstri mühendisliği problemleri için veri toplama, analizi, alternatif çözümler geliştirme ve yorumlama yapabilme. 5
PÖÇ06 - Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışma becerisi, sorumluluk alma özgüveni. 5
PÖÇ07 - Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme. 5
PÖÇ08 - Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme. 5
PÖÇ09 - Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknololojilerini kullanabilme. 5
PÖÇ10 - Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurabilme. 5
PÖÇ11 - İngilizce dilini kullanarak alanındaki gelişmeleri izleyebilme ve meslektaşları ile iletişim kurabilme. 5
PÖÇ12 - Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma. 5
PÖÇ13 - İş sağlığı ve iş güvenliği, çevre ve mühendislik uygulamalarının hukuksal boyutu konularında gerekli bilince sahip olma. 3
PÖÇ14 - Proje yönetimi, girişimcilik, yenilikçilik konularında yetkin olma ve alanındaki güncel sorunlar hakkında bilgi sahibi olma. 5


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Giris ve Temel kavramlar. Yok.
2 Veri Modelleri Nedir: Temel tanımlar ve genel özellikleri. Derste verilen kaynaklarda kütüphane literatür araması.
3 Veri Yapıları Nedir: Temel veri yapıları (karakter, tamsayı, gerçel sayı, sözce/katar, dizi/matris). Derste verilen kaynaklarda kütüphane literatür araması.
4 Veri Yapıları Nedir (devam): CPP Kullanıcı tanımlı veri yapıları (struct, union). Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
5 Algoritmalar Girişi: Giris, temel tanımlar, Genel Arama Algoritmaları (ardısık, ikili). Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
6 Sıralama Algoritmaları: Seçmeli, kabarçık, birlesmeli, kümeleme. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
7 Bağlantılı Liste Veri Modeli: Temel kavramlar, pointerler değiskenler,kodalama tanımlama/bildirim. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
8 Arasınav. Yok
9 Bağlantılı Liste Uygulaması/Tek Yönlü: Ekleme, listeleme, arama, silme Dizi Üzerinde Bağlantılı Liste/Tek yönlü: Ekleme, listeleme, arama, dosyaya yazma, dosyadan liste oluşturma Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
10 Hafta İki Yönlü Bağlantılı Liste Uygulaması: Ekleme, listeleme, arama, silme. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
11 Kuyruklar ve Yığın İşlemleri: Dizi üzerinde kuyruk ekleme / çıkartma. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
12 Ağaç Veri Modeli: Temel kavramlar ve terimler, Ağaç türleri, ağaç işlemleri, ağaçların bellekte tutulması ve veri yapısı. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
13 Ağaç Veri Modeli: İkili Arama Ağacı (dolaşma, listeleme, ekleme, arama, silme). Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
14 Graf Veri Modeli: Temel kavramlar ve terimler. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
15 Grafların Bellek Üzerinde Tutulması, Graf renklendirme, dolaşma, Graf algoritmaları, Greedy yaklaşımı, Sezgiseller. Bilgisayarda verilen kaynak kodların derlenmesi.
16 Genel Değerlendirme. Yok.
17 Genel Değerlendirme. Yok.


Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri

Değerlendirme Türü Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi
1. Ara Sınav 100 40
Genel Değerlendirme
Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam 100 40
1. Yıl Sonu Sınavı - 60
Genel Toplam - 100

Güncelleme Zamanı: 14.05.2018 03:23