DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Veri Analizi ve Görselleştirme Atölyesi ARCH 510 Güz 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim: Fen Bilimleri Ensititüsü Mimarlık ve Kent Çalışmaları Yüksek Lisans Programı
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü: Ezgi Tuncer
Dersin Amacı: Örüntü tanima, Geometrik very analizi veri görselleştirme ve veri yorumlama yeni ancak giderek yaygınlaşan yöntembilimsel araçlar olsa da sosyal ve beşeri bilimler alanında klasik lisans programlarında yeterince yer verilmeyen yöntemsilimsel araçlardır. Sayısal beşeri bilimler alanlar alanının yükselen popülaritesi ve etkileyici başarısı bu alandaki kurumsal ve yöntembilimsel zorlukların aşılabileceğini gösterir. Veri Görselleştirme ve Yorumlama atölyesi, katılan öğrencileri örüntü tanıma keşifsel veri analiz, ve veri görselleştirme konusunda yapabilir kılmayı pratik beceriler kazandırmayı amaçlar.
Atölye kapsamında, konvansiyonel sayısal yaklaşımlardan farklı olarak, Basit ve Çoklu Mütekabiliyet Analiz teknikleri ve bunların veri analizi temsil ve görselleştirme ve tözel niteliksel ve metin analizleri üzerinde yoğunlaşılacak, giriş derslerinde sunulan kavramsal çerçeveler somutlaştırılmış olacaktır. Laboratuvar ortamında tanıtılacak kavramsal çerçeveler yöntemlerin katılımcıların araştırma becerilerini yükseltmesi, soru sorma yeteneklerini geliştiresi, muhayyele ve yöntem bilimsel repertuarlarını zenginleştirmesi, bu yolla mimarlık ve kent çalışmaları alanlarında özgün bir araştırma alt yapısı kurmaya yardımcı olması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği: Temel kuramsal bir girişin ardından öğrencilere very analizi temsil görselleştirme yorumlama ve sözelleştirme alanında geliştirilmiş en yeni modeler tanıtılacaktor. Dersin en az @ ı öğrencilere veri tabanları üzerinde kendi başlarına temsil deneyleri yapabilecekleri laboratuar koşullarında yürütülecektir Öğrencilerin tanıtılacak kuramsal ve görgül bilgi ve yetenekleri ve kapsamlı dönem projeleri geliştirme ve bulguları özgün biçimde yorumlama amacıyla kullanmaları beklenmektedir.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Veri madenciliği ve görselleştirme uygulamalarının gelişimine dair kapsamlı bakış açıları geliştirmek.
  • 2- bu alanın çevirisi henüz girilmemiş.
  • 3- Öğrencilere veri tabanı oluşturma, veri temizleme ve veri analiz konusunda başlangıç araçları konusunda beceri kazandırma
  • 4- R açık kaynak programlama dili kullanmanın temel ilkeleri konusuna bilgi beceri kazandırma.
  • 5- Coğrafi Bilgi Sistemleri ve bu sistemler yardımıyla sayısal harita yapımı konusunda tanıtıcı örneklerle bilgi beceri ve deneyim kazandırma.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Dersler video ortamında moduler tanıtım sunuşları, okumalar, problem çözme deneylerininin oturumları ve davetli konuşmacılarınkonferansları ve jüri değerlendrmeleriyle desteklenecektir.


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Genel Giriş
2 Veri görselleştirmeye Giriş Okumalar
3 Veri standardizasyonu Yeniden düzenlenebilir Matriksler Okumalar
4 Basit Mütekabiliyet Analize Giriş Okumalar
5 Atölye ortamında uygulamalar Teknik deneyler
6 Atölye ortamında uygulamalar Teknik deneyler
7 Çoklu Mütekabiliyet Analize Giriş Okumalar
8 Atölye ortamında deneyler Teknik deneyler
9 Atölye ortamında deneyler Teknik deneyler
10 Vize sınavı (Jüri sunumu) Dönem projesinin ana hatlarısunumu ve tanıtımı
11 Coğrafi Bilgi Sistemlerinin temel ilkeleri (Giriş) Okumalar
12 Dönem Projesinin hazırlanması Teknik deneyler
13 Dönem Projesinin hazırlanması Teknik deneyler
14 Dönemin değerlendrilmesi Soru ve Cevaplar Teknik deneyler


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

D. Peuquet (2002) Representations of Space and Time, Guilford press
F. Husson, S.Lê, J. Pagès (2011) Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R Taylor and Francis
B. Jacques (2010) Semiology of Graphics: Diagrams Networks, Maps Esri


DİĞER KAYNAKLAR

J. Blasius, M. Greenacre (eds.) (2014) Visualization and Verbalization of Data, Taylor and Francis


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 14 10
Laboratuvar - -
Uygulama 6 10
Arazi Çalışması - -
Proje 1 30
Ödev - -
Sunum/Jüri 1 10
Derse Özgü Staj - -
Diğer Uygulamalar (seminer, stüdyo kritiği, workshop vb.) - -
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) - -
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar - -
Final Sınavı 1 40
Total: 23 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati8432
Laboratuvar000
Uygulama6424
Arazi Çalışması000
Proje17171
Ödev000
Sunum/Jüriye Hazırlık12424
Derse Özgü Staj000
Diğer Uygulamalara Hazırlık000
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler000
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar000
Final Sınavı12424
Toplam İş Yükü (saat):175


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9
OC1                  
OC2                  
OC3                  
OC4                  
OC5