| Akademik Birim: | Yönetim Bilişim Sistemleri | 
  
    | Öğrenim Türü: | Örgün eğitim | 
  
    | Ön Koşullar | Yok | 
  
    | Öğrenim Dili: | İngilizce | 
  
    | Dersin Düzeyi: | Lisans | 
  
    | Dersin Koordinatörü: | - - | 
	
  
    | Dersin Amacı: | Veri görselleştirmesinin temelleri ile ilgili giriş yapılır. Temel istatistiki yöntemler ve programlama kullanılmaktadır. Gerçek hayattan gelen yüksek boyutlu verileri anlamak için görselleştirme araçlarının nasıl kullanılabileceği gösterilir. | 
  
    | Dersin İçeriği: | • Temel Veri Analizi • Temel İstatistik
 • R dili ve görselleştirme araçları
 • Ggplot2 kitaplığı
 • Python dili ve görselleştirme araçları
 • Matplotlib kitaplığı
 | 
  
    | Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): | 1- İstatistikle ilgili temel kavramları anlamak.2- Verilen bir verinin temel özelliklerini görselleştirme araçları ile çözümleyebilmek3- Açık kaynak kodlu bilinen görselleştirme yazılımlarını ve kitaplıklarını kurabilmek ve kullanabilmek4- Verinin doğasını çözümleyebilmek 5- Verilen bir problemle ilgili “iyi” görselleştirme yapabilmek için betik yazabilmek
 | 
    
    | Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Ders, Lab çalışmaları, ödev, kısasınav, ara ve final sınavları | 
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | 
	| 1 | Giriş | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 2 | Temel Görselleştirme Teknikleri | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 3 | Temel İstatistik | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 4 | R dili ile temel istatistik | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 5 | R dili görselleştirme araçları | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 6 | R kitaplıkları: ggplot2 | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 7 | Ggplot2 kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 8 | Ggplot2 kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 9 | Büyük veri ile çalışmak -Boyut indirgeme | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 10 | Python diline giriş | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 11 | Matplotlib kitaplığı | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 12 | Diğer görselleştirme araçları | Önerilen kaynakları okumak | 
	| 13 | Proje sunumları | Sunumların hazırlanması | 
	| 14 | Genel özet | Önerilen kaynakları okumak | 
     Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
	
	
	
		PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
		
		
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 | 
| OC1 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| OC2 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| OC3 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| OC4 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| OC5 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
		
		
		    Katkı Düzeyi:  1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek