VERİ GÖRSELLEŞTİRME

Ders Açıklaması

Bu ders, öğrencilere tek değişkenli ve çok değişkenli verilerin keşfi ve sunumu için analitik tasarımın önemli ilkelerini ve pratik veri görselleştirme tekniklerini tanıtarak verileri görsellere dönüştürme konusunda kapsamlı bir anlayış sağlar. Veri görselleştirme, nicel bilgilerdeki kalıpları keşfetmek, anlamak ve iletmek için en etkili araçlardan biri olarak ele alınmaktadır. Bu ders verilerin okunabilir görsellere dönüştürülmesi ile ilgili yöntem ve algoritmaları geniş bir şekilde ele almaktadır. Bu dersin sonunda öğrenciler veri modellemesi, veri toplama ve filtreleme, veri niteliklerinin grafiksel niteliklere haritalandırılması ve görsel şifreleme de dahil olmak üzere veri görselleştirme süreçlerini öğreneceklerdir. Öğrenciler aynı zamanda farklı görselleştirme tasarımlarının etkililik oranlarını inceleme ve her bir tasarım kararını eleştirel olarak değerlendirmeyi öğreneceklerdir

VERİ GÖRSELLEŞTİRME

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Tamara Munzner, Visualization Analysis and Design, First Edition, CRC Press, 2014.
2. 02 Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Second Edition, Graphics Press, 2001.

Ders Çıktıları

1. L01 Tufte'nin görselleştirme estetiği kriterlerini açıklamak ve veri-mürekkep oranı, yalan faktörü ve grafik karmaşası açısından kusurlu grafikleri eleştirmek. SOLO 4.5
2. L02 İnsan görsel sistemini tanımlamak ve algısal ön bilgilerin görsel bir uyarının yorumlanmasını nasıl şekillendirdiğini açıklamak. SOLO 3.5
3. L03 Veri kümelerini, öğeleri ve öznitelikleri veri kümesi türüne, veri türüne ve anlambilime göre sınıflandırmak ve yapılandırılmış verileri yapılandırılmamış verilerden ayırmak. SOLO 3.5
4. L04 Verilen özellikler için uygun işaretleri ve kanalları seçmek ve Python'da ilgili görselleştirmeleri oluşturmak. SOLO 3.5
5. L05 Mekansal görselleştirmeler tasarlamak ve harita projeksiyonlarının, kloroplet haritaların, oransal sembol haritaların ve kartogramların uygunluğunu değerlendirmek. SOLO 4.5
6. L06 Ağ ve hiyerarşik verileri analiz etmek ve treemap, sunburst ve icicle grafikleri gibi açık ve örtük ağaç düzenlerini karşılaştırmak. SOLO 4
7. L07 Metin birimi hiyerarşisinin tüm seviyelerinde filtreleme, toplama ve kümeleme tekniklerini uygulamak ve metin görselleştirmelerini gerçekleştirmek. SOLO 4
8. L08 Veriye dayalı anlatılar geliştirmek ve belirli bir hedef kitle için yazar odaklı ve okuyucu odaklı öykü anlatım türlerinin uygunluğunu değerlendirmek. SOLO 5

Program Çıktıları

1. P01 Kullanıcıların iş verilerine erişmesine izin vermek için çağdaş bir nesne yönelimli dilde bir kullanıcı arabirimi oluşturabilir
2. P02 Kullanıcı ihtiyaçlarını tanımlayın ve analiz edin ve bilgi işlem tabanlı sistemlerin seçiminde, oluşturulmasında, entegrasyonunda, değerlendirilmesinde ve yönetiminde bunları dikkate alabilir
3. P03 Ortak iş fonksiyonlarını analiz edebilir ve uygun bilgi teknolojisi çözümlerini belirleyebilir, tasarlayabilir ve geliştirebilir
4. P04 Uygun problem çözme stratejilerini kullanarak çağdaş iş ortamları için yazılım çözümleri tasarlayabilir ve geliştirebilir
5. P05 Çağdaş iş ortamlarını desteklemek için veritabanı sunucusunu yapılandırabilir ve yönetebilir
6. P06 Küçük ila orta ölçekli bir şirket için ilişkisel bir veritabanını yönetebilir
7. P07 BT tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilir
8. P08 Profesyonel, etik, yasal, güvenlik ve sosyal konuları ve sorumlulukları anlayabilir
9. P09 Profesyonel ortamla uyumlu etkili iletişim becerilerini uygulayabilir
10. P10 Profesyonel ortamla uyumlu ekip çalışmasında etkili işbirliği becerilerini uygulayabilirler

Pç-Dç Matrisi