Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Veri Görselleştirme ENF 537 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi TUĞRUL TAŞCI
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi TUĞRUL TAŞCI,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Günümüzde, teknolojideki olağanüstü gelişmelerle birlikte çok sayıda ve farklı tipteki kayıt araçları kullanılabilir duruma gelmiştir. Doğal, sosyal ve beşeri bilimler, yaşam ve sağlık bilimleri, eğitim ve günlük hayatla ilgili devasa boyutta veriler bu araçlarla elde edilebilmektedir. Internet, mobil bağlılık, dijital video ve imge kaydedici cihazların günlük hayatın bir parçası olması hayatın her alanında sürekli bir veri artışını beraberinde getirmektedir.

İnsanın algı kapasitesi, duyu organları, psikolojik ve sezgisel süreçler ile zihinsel hesaplamalara dayalı olarak şekillenmektedir. Veri görselleştirme, iyi bir görsel kodlama ile insanın algı kapasitesini artırmayı ve analitik düşünme ve karar verme süreçlerine destek olmayı amaçlayan bir araştırma alanı olarak çeşitli alanlara ait karmaşık ve devasa boyuttaki verilerin uygun şekilde değerlendirilerek kullanışlı bilgiye dönüştürülmesi için gerekli yöntem ve araçları sunmaktadır.

Veri görselleştirme dersinde, lisansüstü öğrenciler görselleştirmenin teorik altyapısının yanında, sunum, rapor, tez, makale ve kitap gibi her türlü akademik çalışmalarında etkili görsel içerikler hazırlayabilmek için gerekli araçların kullanımını uygulamalı olarak öğrenebilecektir.

Dersin İçeriği

Veri Görselleştirme Terminolojisi ve Temel Kavramlar, Görsel Algılama, Renk Seçimi ve Tasarım İlkeleri, Çok Değişkenli Çizim ve Grafik Oluşturma, Metin Verisi Görselleştirme, Zaman Verisi Görselleştirme, Etkileşim ve Animasyon, Hiyerarşik Veri Görselleştirme, Graf ve Ağ Verisi Görselleştirme, Harita Verisi ve İnfografikler, İş Zekası Uygulamalarında Veri Görselleştirme, Veri Görselleştirme Yazılımları

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Veri ve veri analizi ile ilgili temel kavram ve uygulamaları öğrenir. Anlatım,
2 Veri Görselleştirme ile ilgili temel tanım ve kavramları öğrenir. Anlatım,
3 Çok boyutlu görselleştirme ve grafik türleri hakkında bilgi sahibi olur. Anlatım,
4 Veri görselleştirme yazılımlarını etkin şekilde kullanarak analiz yapabilmeyi kavrar. Gözlem, Gezi / Gözlem, Tartışma,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Veri Görselleştirme Terminolojisi ve Temel Kavramlar
2 Görsel Algılama, Renk Seçimi ve Tasarım İlkeleri
3 Veri Görselleştirme Yazılımları (Excel, PowerPoint, MATLAB)
4 Veri Görselleştirme Yazılımları (MS Visio, ConceptDraw)
5 Çok Değişkenli Çizim ve Grafik Oluşturma
6 Metin Verisi Görseleştirme
7 Zaman Verisi Görselleştirme
8 Görselleştirmede Etkileşim ve Animasyon
9 Hiyerarşik Veri Görselleştirme
10 Graf ve Ağ Verisi Görselleştirme
11 Harita Verisi ve İnfografikler
12 Veri Görselleştirme Yazılımları (MSAS, MSRS)
13 İş Zekâsı Uygulamalarında Veri Görselleştirme - 1
14 İş Zekâsı Uygulamalarında Veri Görselleştirme - 2
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

1. Camões, J. (2016). Data at Work: Best practices for creating effective charts and information graphics in Microsoft Excel, New Riders.

2. Meirelles, I. (2013). Design for information: an introduction to the histories, theories, and best practices behind effective information visualizations. Rockport Publishers.

3. Cairo, A. (2012). The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization. New Riders.

4. Ware, C. (2010). Visual thinking: For design. Morgan Kaufmann.

5. Siciliano, A. (2008). MATLAB: Data analysis and visualization. World Scientific.

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Veri bilimi üzerine çalışmalar yapabilecek yeteneklere sahip olur. İlgili alanlarda gerekli yazılımları ve güncel uygulamaları kullanabilme yetisi kazanır.
7 Farklı bilişim sistemlerini analiz edebilir. Bu sistemlerin geliştirilmesi üzerine fikir belirtebilecek seviyeye ulaşır.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 100
Toplam 100
1. Final 70
1. Yıl İçinin Başarıya 30
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 2 2
Kısa Sınav 1 4 4
Performans Görevi (Uygulama) 2 12 24
Final 1 12 12
Toplam İş Yükü 138
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,52
Dersin AKTS Kredisi 6