Email: levent.bayindir@atauni.edu.tr

BMS-302 – Python Programlama


Duyurular

    • 17.03.2018 Dersin web sayfası yeni dönem için güncellendi.

Python programlama dersinin amacı öğrencilerin Python programlama becerilerini geliştirmektir. Bu amaçla öğrenciler Python programlama dilini ve çeşitli Python kütüphanelerin öğrenecektir. Bu Python kütüphaneleri kullanılarak çeşitli projeler geliştirilecektir.

Ders Asistanı: Arş. Gör. Yavuz Selim Bozan
Ofis saati:

Ders Saati ve Yeri

    • Örgün Öğretim: Perşembe, 14-17 arası, E1
    • İkinci Öğretim: Cumartesi, 16-19 arası, E1

Notlandırma

Notlandırma yüzdeleri, %50-50 ve %60-40 not sistemlerinin her ikisi için de geçerlidir.

Ölçüm kriteri Etki Açıklama
Kısa Sınav %10 Python programlamanın temel konuları ile ilgili kısa sınav.
Proje %20 Ders ile ilişkili bir konunun detaylı olarak araştırılması, varsa uygulamalarının yapılması ve sunumu. Proje aşamalı olarak asistan/hoca yönlendirmesi ile yapılacaktır.
Vize %20 Dönem arası sınavı.
Final %50 Dönem sonu sınavı.

Ders Kitapları

    • Introducing Python – Modern Computing in Simple Packages, Bill Lubanovic, O’Reilly Media, 2015.
    • NumPy – Beginner’s Guide, Ivan Idris, Packt Publishing, 2015.
    • matplotlib Ploting Cookbook, Alexandre Devert, Packt Publishing, 2014.
    • Learning pandas, Michael Heydt, Packt Publishing, 2015.

Ders Çizelgesi ve Ders Notları

Hafta Konu(lar)
1 NumPy
2 NumPy
3 Pandas
4 Matplotlib
5 Scikit-learn – Makine öğrenmesinin temelleri, doğrusal regresyon (Fundamentals of machine learning, linear regression)
6 Scikit-learn – Öznitelik çıkarma, ön işleme, lojistik regresyon (Feature extraction, preprocessing, logistic regression)
7 Scikit-learn – Doğrusal olmayan sınıflandırma, karar ağaçları ile regresyon, K-Means ile kümeleme (Scikit-learn – Nonlinear classification, regression with decision trees, Clustering with K-Means)
8 VİZE
9 Scikit-learn – PCA ile boyut azaltma, perceptron (Scikit-learn – Dimensionality reduction with PCA, perceptron)
10 Scikit-learn – SVM ve yapay sinir ağları (Scikit-learn – SVM and artificial neural networks)
11 Python kullanarak bilgisayarla görü (Computer vision using python)
12 Python kullanarak bilgisayarla görü (Computer vision using python)
13 Python kullanarak bilgisayarla görü (Computer vision using python)

Kaynaklar

NumPy, Matplotlib ve Pandas

No Video Yıl Kaynaklar
1 matplotlib (Video) 2015
2 Introduction to Pandas (Video) 2015
3 Pandas From The Ground Up (Video) 2015
4 Time Series Data Analysis with pandas (Video) 2012

Makina Öğrenmesi ve Scikit-learn

No Video Yıl Kaynaklar
1 Scikit-learn – EuroSciPy 2017 – Part 1 (Video) 2017
2 Scikit-learn – EuroSciPy 2017 – Part 2 (Video) 2017
3 Scikit-learn Tutorial – Part 1 (Video) 2015
4 Scikit-learn Tutorial – Part 2 (Video) 2015
5 Machine Learning with Scikit-Learn – Part 1 (Video) 2015
6 Machine Learning with Scikit-Learn – Part 2 (Video) 2015
7 A Thorough Machine Learning Pipeline via Scikit Learn (Video) 2015
8 A Machine Learning Pipeline with Scikit-Learn (Video) 2014

Görüntü İşleme, Scikit-image ve OpenCV

No Video Yıl Kaynaklar
1 Scikit-image – EuroSciPy 2017 (Video) 2017
2 Image Analysis with SciPy and Scikit Image (Video) 2015
3 Image analysis with scipy and scikit image – Part 1 (Video) 2014
4 Image analysis with scipy and scikit image – Part 2 (Video) 2014
5 Image analysis with scipy and scikit image – Part 3 (Video) 2014
6 Image analysis with scipy and scikit image – Part 4 (Video) 2014

Derin Öğrenme

No Video Yıl Kaynaklar
1 Julien Simon – AI on a Pi – EuroSciPy 2017 (Video) 2017
2 Keras – EuroSciPy 2017 (Video) 2017

SymPy

No Video Yıl Kaynaklar
1 SymPy – EuroSciPy 2017 (Video) 2017

Django

No Video Yıl Kaynaklar
1 5 ways to deploy your Python web app – PyCon 2017 (Video) 2017
2 Best Practices Scaling Django – DjangoCon Europe 2016 (Video) 2016

Diğer Kaynaklar

No Video Yıl Kaynaklar
1 NetworkX – EuroSciPy 2017 (Video) 2017
2 Scrapy Workshop (Video) 2015
3 Understanding Celery & CeleryBeat – EuroPython 2017 2017

Diğer Kaynaklar

Contact us

We're not around right now. But you can send us an email and we'll get back to you, asap.

Questions, issues or concerns? I'd love to help you!

Click ENTER to chat