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 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
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
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 Bilişim Sistemlerindeki yada farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek
2 Bilişim Sistemlerindeki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek
3 Bilişim Sistemlerindeki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek
4 Bilişim Sistemlerindeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, Bilişim Sistemlerindeki ve Bilişim Sistemleri dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek
5 Bilişim Sistemlerindeki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek
6 Bilişim Sistemleri ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek
8 Bilişim Sistemleri ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek
9 Bilişim Sistemlerinde özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
Toplam 0
Toplam 0
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)