Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Veri Görselleştirme | ISE 314 | 6 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | Veri Yapıları, Veritabanı Yönetim Sistemleri |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi TUĞRUL TAŞCI, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Teknolojideki olağanüstü gelişmelerle birlikte, günümüzde çok sayıda farklı türde kayıt cihazı kullanılabilir hale gelmiştir. Bu araçlar aracılığıyla doğa, toplum ve beşeri bilimler, yaşam ve sağlık bilimleri, eğitim ve günlük yaşam ile ilgili olarak çok büyük miktarlarda veriler elde edilebilir durumdadır. İnternet, mobil bağlılık, dijital video ve görüntü kayıt cihazlarının günlük hayatın bir parçası olması, hayatın her alanında sürekli bir veri artışını beraberinde getirmektedir. İnsanın algılama kapasitesi, duyu organları ile zihinsel hesaplamalar, psikolojik ve sezgisel süreçler temelinde şekillenmektedir. İyi bir görsel kodlama ile insanın algılama kapasitesini artırmayı, analitik düşünme ve karar verme süreçlerini desteklemeyi amaçlayan bir araştırma alanı olarak veri görselleştirme, çeşitli alanlara ait karmaşık ve devasa verilerin doğru bir şekilde değerlendirilerek kullanışlı hale dönüştürülmesi için gerekli yöntem ve araçları sağlar. Bu dersin sonunda öğrenciler sunum, rapor, tez, makale, kitap gibi her türlü akademik çalışmada kullanılabilecek etkili görsel içerik hazırlamak için gerekli uygulamaları veri görselleştirmeye ilişkin teorik altyapı ile birlikte öğrenebileceklerdir.
Bu dersin öğrencilere aşağıdaki becerileri kazandırması beklenmektedir: - Bugünün dünyasının dijital görünümünü keşfetme - Veri görselleştirmeye ilişkin teorik arka planı ve veri görselleştirmenin önemini kavrama - Veri ambarında analitik işlemleri öğrenme - Çok boyutlu görselleştirme grafiklerini öğrenme - Microsoft Power BI kullanarak veri görselleştirme uygulamaları gerçekleştirme |
Dersin İçeriği |
|
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları | Gregory, K., & Koesten, L. (2023). Human-Centered Data Discovery. Springer Nature. Setlur, V., & Cogley, B. (2022). Functional Aesthetics for Data Visualization. John Wiley & Sons. Sharma, A. M. (2020). Data visualization. In Data Science and Analytics (pp. 1-22). Emerald Publishing Limited. Dykes, B. (2019). Effective data storytelling: how to drive change with data, narrative and visuals. John Wiley & Sons. Evergreen, S. D. (2019). The Data Visualization Sketchbook. SAGE Publications. Cady, F. (2017). The Data Science Handbook. John Wiley & Sons. Dietrich, D. (Ed.). (2015). Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. Cairo, A. (2012). The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization. New Riders. Nathan, Y. (2011). Visualize this: the flowing data guide to design, visualization, and statistics. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | ||||||
2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | ||||||
4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | ||||||
7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | ||||||
8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
# | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
---|
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
Toplam | 0 |
Toplam | 0 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|