• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. Programlamanın temel kavramlarını tanımlayabilecektir.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Alanında karmaşık problemleri zamansal ve mekânsal veriler ile destekleyerek istatistik metotlar ve numerik modeller aracılığı ile başarıyla çözüme ulaştırmak
   2. Alanındaki uygulamalar için farklı teknik ve modern araçları ve yazılımları kullanma bilgisini geliştirmek

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
2. Programlama dili ile döngüleri, fonksiyonları, operatörleri ve diğer yapıları kullanarak programlar yazabilir.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Alanında karşılaşılan sorunları çözme becerisi kazandırmak
   2. Alanında edindiği bilgileri farklı disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirmek ve yeni bilgiler oluşturmak
   3. Alanında karmaşık problemleri zamansal ve mekânsal veriler ile destekleyerek istatistik metotlar ve numerik modeller aracılığı ile başarıyla çözüme ulaştırmak
   4. Alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
3. Yer Bilimleri'nde kullanılan verileri zamansal ve mekansal olarak analiz edip karmaşık problemleri çözmeye yardımcı programlar geliştirebilecektir.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Alanında karşılaşılan sorunları çözme becerisi kazandırmak
   2. Alanında karmaşık problemleri zamansal ve mekânsal veriler ile destekleyerek istatistik metotlar ve numerik modeller aracılığı ile başarıyla çözüme ulaştırmak
   3. Alanındaki uygulamalar için farklı teknik ve modern araçları ve yazılımları kullanma bilgisini geliştirmek
   4. Alanı ile ilgili saha çalışmalarını yaparak verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve deklare edilmesi aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri göz önünde bulundurarak bu değerleri benimsemek

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev

İçerik
1. hafta:	Bilimsel programlamaya giriş
2. hafta:	Python ve diğer programlama dilleri
3. hafta:	Değişkenler ve veri tipleri, Ödev 1
4. hafta:	Oparatörler ve düzenli ifadeler, Ödev 2
5. hafta:	Kontrol yapıları, Ödev 3
6. hafta:	Metod ve fonksiyonlar, Ödev 4
7. hafta:	Ara sınav, dosya işlemleri,
8. hafta:	Nesne Yönelimli Programlama, Ödev 5
9. hafta:	Matris ve cebirsel işlemler, Ödev 6
10. hafta:	Çok boyutlu veri yapıları ile çalışma, Ödev 7
11. hafta:	Bilimsel hesaplamalar için algoritmalar, Ödev 8
12. hafta:	Keşifsel veri analizi, Ödev 9
13. hafta:	Veri görselleştirme kütüphaneleri, Ödev 10
14. hafta:	Coğrafi mekan verileri ile çalışma
15. hafta*:	-
16. hafta*:	Final Sınavı
Ders kitapları ve materyaller:	C. Hill, (2010), Learning Scientific Programming with Python, Cambridge University Press. C. Führer, J. E. Solem, O. Verdier, (2021), Scientific Computing with Python: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas, Packt Publishing.
Önerilen kaynaklar:	Chapra S.C., Clough D. Applied Numerical Methods with Python for Engineers and Scientists. McGraw Hill. Sundnes J. Introduction to Scientific Programming with Python, Springer.
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):	7	30
Dönem içi diğer çalışmalar:		0
Proje:		0
Ödev:	3,4,5,6,7,9,10,11,12,13	30
Kısa sınav (Quiz):		0
Final sınavı:	16	40
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	3	14
Uygulama, Rehberli problem çözme:	0	0
Ödev:	2.5	10
Dönem projesi:	0	0
Dönem projesi sunumu:	0	0
Kısa sınav (Quiz):	0	0
Ara sınav için bireysel çalışma:	6	6
Ara sınav (Vize):	2	1
Final sınavı için bireysel çalışma:	6	6
Final sınavı:	3	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)