Bilişim Sistemleri (YL) (Tezsiz) (İngilizce)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

EBIS504

Ders İsmi:

Data Structures

Ders Yarıyılı:

Güz
Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
3	0	3	10

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Yüksek Lisans

TYYÇ:7. Düzey

QF-EHEA:2. Düzey

EQF-LLL:7. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Öğr.Gör. HALİME SUVAY EKER

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

Dersin amacı, öğrencilerin mevcut kısıtları göz önüne alarak bir probleme en uygun veri yapılarını ve algoritmaları seçebilmelerini, ayrıca kodlama yapmadan buldukları çözümlerin performansını değerlendirebilmelerini sağlamaktır. Ders boyunca, sıralama ve arama gibi basit veri yapılarından başlanarak dengeli ağaçlar ve graf işlemleri gibi gelişmiş veri yapılarına kadar geniş bir yelpazede konu anlatımı anlatılacaktır.

Dersin İçeriği:

Veri yapıları ve Algoritmalara giriş; Dizi veri yapısı ve dinamik bellek ayırma; Özyinelemeli programlama; Bağlı listeler; Yığınlar; Kuyruklar; Ağaç yapıları; Arama teknikleri; Sıralama teknikleri; Hash teknikleri; Bilgi sıkıştırma teknikleri; Temel çizge algoritmaları; Problem çözme çalışması.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Öğrenciler uygun veri yapıları tasarlayarak problemlerin bilgisayar ortamında gösterimini yapabileceklerdir.
2) Temel ve Karmaşık veri yapılarını öğrenmek ve bunları problemlerin çözümünde kullanabilmek
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Veri Modellerini (bağlantılı liste, yığın, kuyruk, ağaç gibi) ve geliştirilecek bir yazılım içinde veri modellerini kullanabilmeyi öğrenmek ve hangi problemlere yönelik çözümlerde hangi veri modellerinin etkin sonuç verebileceği tecrübesini kazanmak.
2) Öğrenciler verilerde kullanılacak arama, sıralama yöntemlerini öğreneceklerdir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
1) Öğrencilerin varolan kodları anlama, yorumlama ve değerlendirme becerileri gelişecektir.
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Veri yapıları ve Algoritmalara giriş
2)	Bağlı listeler
3)	Dizi veri yapısı ve dinamik bellek ayırma
4)	Özyinelemeli Programlama
5)	Yığınlar, Kuyruklar
6)	Ağaç yapıları
7)	Arama teknikleri
8)	Ara Sınav
9)	Sıralama teknikleri
10)	Hash teknikleri
11)	Graf gösterimi ve algoritmaları: Dolaşım
12)	Bilgi sıkıştırma teknikleri
13)	Temel çizge algoritmaları
14)	Problem çözme çalışması.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Data Structures and Algorithms Made Easy in Java, Narasimha Karumanchi, 2011
Diğer Kaynaklar:	The Algorithm Design Manual, Steven S Skiena, Springer, New York, 2012 Data Structures and Algorithms in Java, 2nd Edition, Robert Lafore, 2002

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3	4	5
Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

Dersin Program Kazanımlarına Etkisi

Katkı Payı

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Grup çalışması ve ödevi
Laboratuvar
Problem Çözme
Örnek olay çalışması

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev
Uygulama

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 40
Final	1	% 60
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	14	42
Uygulama	4	4
Ara Sınavlar	1	1
Final	1	1
Toplam İş Yükü		48