Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 |
Veri Görselleştirmeye Giriş Veri Görselleştirme Nedir? Önemi ve uygulamaları. -Veri Görselleştirmenin Tarihi ve Evrimi. - Veri Türleri: Nicel, Nitel, Zamansal, Mekansal vb. - Etkili Görselleştirme İlkeleri. . |
Başarılı bir veri görselleştirme örneği bul ve sun |
2 |
Veri Hazırlama ve Keşifsel Veri Analizi (EDA) - Veri Türleri ve Yapıları: Tablo, hiyerarşik, ağ vb. - Veri Temizleme ve Ön İşleme. - Keşifsel Veri Analizinin (EDA) Temelleri. Araçlar: Excel, Google Sheets. |
Excel veya Sheets kullanarak küçük bir dataseti temizle ve analiz et |
3 |
Görsel Tasarım İlkeleri - Gestalt Görsel Algı İlkeleri. - Renk Teorisi ve Görselleştirmedeki Rolü. - Veriye Uygun Grafik Türünü Seçme. |
Tasarım ilkelerine bağlı olarak bazı görselleştirmeleri eleştir |
4 |
Görselleştirme Araçlarına Genel Bakış - Araçlar: Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2). - Her Bir Aracın Avantajları ve Dezavantajları. |
Tableau ya da PowerBl. kullanarak çubuk grafik hazırla. |
5 |
Temel Grafik Türleri - Çubuk Grafikler, Çizgi Grafikler, Pasta Grafikler, Dağılım Grafikleri. - Hangi Grafik Türünün Ne Zaman Kullanılacağı. - Araçlar: Tableau, Power BI veya Python (Matplotlib/Seaborn). |
Bir data setini 3 farklı grafik modeli ile görselleştir |
6 |
İleri Düzey Grafik Türleri - Isı Haritaları, Histogramlar, Kutu Grafikleri, Kabarcık Grafikleri. - Ağaç Haritaları, Ağ Grafikleri ve Sankey Diyagramları. Araçlar: Tableau, Power BI veya Python (Matplotlib/Seaborn). |
Bir ısı haritası ve bir network grafiği oluştur. |
7 |
Etkileşimli Görselleştirmeler - Görselleştirmelerde Etkileşimin Önemi. - Etkileşimli Görselleştirmeler Oluşturma Araçları. - Filtreler, Araç İpuçları ve Detaylandırma Ekleme. Araçlar: Tableau, Power BI veya Python (Plotly). |
Midterm Projesi: |
8 |
Coğrafi Görselleştirmeler - Coğrafi Veriye Giriş. - Koroplet Haritalar, Nokta Haritaları ve Akış Haritaları |
Coğrafi veri seti kullanarak koroplet hartası oluştur. |
9 |
Zaman Serisi Görselleştirmeleri - Zaman İçindeki Eğilimleri Görselleştirme. - Çizgi Grafikler, Alan Grafikleri ve Ufuk Grafikleri. |
Bir zaman serisi datasetini görselleştir |
10 |
Veri Hikayeciliği - Veri Görselleştirmede Hikaye Anlatma Sanatı. - Bir Veri Hikayesini Yapılandırma: Başlangıç, Orta ve Son. - Etkili Veri Hikayeciliği Örnekleri. |
Seçtiğiniz bir dataseti ile veri hikayesi oluşturun. |
11 |
Pano Tasarımı - Etkili Pano Tasarımı İlkeleri. - Düzen, Hiyerarşi ve Kullanıcı Deneyimi. - Pano Oluşturma için En İyi Uygulamalar. Araçlar: Tableau, Power BI. |
Gerçek dünya senaryosu için bir kontrol panosu tasarımı yap |
12 |
Büyük Veri Görselleştirme - Büyük Veri Kümelerini Görselleştirme Zorlukları. - Büyük Veri Görselleştirme için Araçlar ve Teknikler. - Özel Görselleştirmeler için D3.js'e Giriş. Araçlar: D3.js, Python (Plotly/Dash). |
D3.js kullanarak basit bir görselleştirme oluştur. |
13 |
Veri Görselleştirmede Etik - Yanıltıcı Görselleştirmeler ve Bunlardan Kaçınma Yolları. - Veri ve Görselleştirmelerin Etik Kullanımı. - Verideki Önyargılar ve Görselleştirmelere Etkisi. |
Yanlış yönlendiren bir görselleştirmeyi analiz et ve iyileştirmeler öner.. |
14 |
Capstone Projesi - Uçtan Uca Proje:** Veri toplamadan görselleştirmeye kadar. - Bulguları Bir Dinleyici Kitlesine Sunma. |
Dataset, görselleştirmeler ve sunum içeren bir final projesi hazırla |