DERS TANITIM BİLGİLERİ

se.cs.ieu.edu.tr

Dersin Adı

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
	Güz

Ön-Koşul(lar)

SE 116

Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

Dersin Türü

Zorunlu

Dersin Düzeyi

Dersin Veriliş Şekli

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama

Dersin Koordinatörü

Doç. Dr. Cem EVRENDİLEK

Öğretim Eleman(lar)ı

Yardımcı(ları)

Dersin Amacı
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Döngü yapılarını analiz ederek, özyinelemeli olan yada olmayan algoritmaların asimtotik çalışma zamanlarını bulmak Verimliliği büyük O notasyonu ile ifade edip, dizi ve bağlı liste yapılarının, veri kümeleri üzerinde ekleme ve silme işlemleri yapan arama problemlerinin verimliliği üzerindeki göreceli avantajlarını değerlendirmek Ağaç yapılarından uygun olanları kullanarak, arama, ekleme ve silme operasyonları başına O (log n) maliyetle çalışacak bilgisayar programları tasarlayıp gerçekleştirmek Sıralamaya ihtiyaç duyan uygulamaları, doğru sıralama algoritmasını seçerek verimli bir şekilde geliştirmek Çeşitli veri yapılarının kullanım alanlarını tarif etmek Ortak veri yapıları idame ettirmek için gerekli operasyonları açıklamak Hesaplama problemlerini çözmek için gerekli uygun veri yapılarını tasarlamak ve uygulamak Hesaplama problemlerini çözmek için basit algoritmalar tasarlama kabiliyetine sahip olmak
Ders Tanımı

Dersin Kategorisi	Temel Ders	X
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Introduction: Mathematics Review and Recursion	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 1.1, 1.2, 1.3)
2	Programming Hints	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 1.4, 1.5, 1.6, 1.7)
3	Algorithm Analysis (basic concepts of algorithms, modeling runtimes, recurrences, BigOh notations)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 2.1, 2.2, 2.3)
4	Algorithm Analysis (Running Time Calculations)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 2.4)
5	Linear Data Structures: (Pointers, Linked Lists)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5)
6	Linear Data Structures (Stacks)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 3.6)
7	Linear Data Structures (Queues)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 3.7)
8	Ara sınav / Midterm
9	Trees (Binary trees)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 4.1, 4.2)
10	Trees (Binary search trees)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 4.3)
11	Trees (AVL Trees)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 4.4)
12	Priority Queues: Binary Heaps	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 6.1, 6.2, 6.3)
13	Sorting (Insertion Sort, Shellsort)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 7.1, 7.2, 7.3, 7.4)
14	Sorting (Heapsort, Mergesort )	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 7.5, 7.6)
15	Sorting (Quicksort)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006 (Ch. 7.7)
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 3/e, AddisonWesley, 2006
Önerilen Okumalar/Materyaller

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	10	30
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı		60
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı		40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16	2
Sınıf Dışı Ders Çalışması	15	3
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	5	2
Portfolyo
Ödev		2
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar	1	15
Final Sınavı	1	20
		Toplam	170

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Gerçek hayata ilişkin sorunları tanımlayarak, yazılım proje, süreç ve ürününe ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek
2	Yazılım mimarisi, bileşenleri, arayüzleri ve sisteme ait diğer bileşenleri tanımlayabilmek		X
3	Kodlama, doğrulama (verification), birim testleri (unit testing) ve hata ayıklama (dubugging) konularını da içerecek şekilde yazılım geliştirebilmek					X
4	Programın davranışlarını, yürütüm koşullarını, ve beklenen sonuçlara göre yazılımı sınayarak doğrulayabilmek
5	Yazılımın çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek
6	Yazılımın yaşam sürecinde, yazılımın diğer yazılım sistemleri ile olan entegrasyonunu sağlamak, yazılımda yapılan değişiklikleri yönetmek, yazılımın piyasa sürümlerini ve ara sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek, izleyebilmek ve denetleyebilmek
7	Yazılım mühendisliğine yönelik gereksinimlerin anlaşılması, olurluluk çalışmalarına göre hedeflerin saptanması, süreçlerin planlanması, çıktıların belirlenmesi, kaynak planlamalarının yapılması, maliyetlerin saptanması, kaynakların tahsisi, risk yönetimi, kalite planlaması konularında bilgi sahibi olmak
8	Yazılım mühendisliği süreçlerini tanımlayabilme, uygulayabilme, değerlendirebilme, ölçme, yönetme, değiştirme ve geliştirme konularında bilgi sahibi olmak
9	Yazılım gereksinimi, tasarımı, geliştirmesi, sınaması, bakımı, yapılanışı, yönetimi ve kalitesi konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri bilmek, kullanabilme pratiğine sahip olmak		X
10	Yazılım yaşam döngüsü süreçlerinde, yazılım kalitesi, kalite modelleri ve karakteristikleri konularını bilmek, temel kalite ölçümlerini yapabilmek ve bunları yazılım geliştirme, doğrulama ve sınama konularıyla birlikte yorumlayabilmek			X
11	Başta bilgisayar mühendisliği, yönetim, matematik, proje yönetimi, kalite yönetimi, yazılım ergonomisi ve sistem mühendisliği olmak üzere, yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara ve değerlere sahip diğer disiplinler hakkında bilgi sahibi olmak			X
12	Genelde mühendislik özelde yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek, uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak		X
13	Yabancı dil kullanarak konusuna ait yayınları takip edebilmek, meslektaşları ile iletişim kurabilmek				X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest