• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS VYA 5018 Veri Görselleştirme SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

Dersi Alan Birimler

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Veri yapılarını ayırt etmek, veri yapılarına göre özetleme araçlarını ve istatistik metodları belirlemek, verileri daha anlaşılır ve daha kolay okunabilir biçime dönüştürme araçlarını ortaya koymak, akıllı tablolar ve grafikler oluşturmak, güncel veri görselleştirme ve grafik araçlarını kullanarak verileri özetlemektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Veri yapılarını ayırt edebilme 2   2. Veri yapılarına uygun özetleme araçlarını ve istatistik metotlarını belirleyebilme 3   3. Verileri anlaşılır ve kolay okunabilir biçimde raporlayabilme 4   4. Bilgisayar programları yardımıyla akıllı tablolar ve grafikler oluşturabilme 5   5. Güncel veri görselleştirme ve grafikleme programlarını kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Veri görselleştirmeye giriş 2 Veri görşelleştirmenin ipuçları 3 R ile veri görselleştirme-1 4 R ile veri görselleştirme-2 5 R ile veri görselleştirme-3 6 Python ile veri görselleştirme-1 7 Python ile veri görselleştirme-2 8 Python ile veri görselleştirme-3 9 Tableau ile veri görselleştirme-1 10 Tableau ile veri görselleştirme-2 11 Tableau ile veri görselleştirme-3 12 Uygulamalar 13 Uygulamalar 14 Uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Data Visualisation with R: 100 Examples, Thomas Ralhf Google Charts Tools : https://developers.google.com/chart/

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1- Anlatım Metodu, 2-Uygulamalarla Gösterme Metodu, 3-Belirlenen Vakaların Tartışılarak Analizi Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav notu, dönem içi çalışmalar ve Final notunun ağırlıklı ortalaması 75 ve üzeri olmalıdır.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 10 10 Ödev Hazırlama 5 3 15 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 103

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 ÖK.1 1 1 ÖK.2 1 1 1 1 ÖK.3 1 1 1 1 ÖK.4 1 1 1 1 1 ÖK.5