| Amaç: |
Veri Görselleştirmenin Temel İlke ve Teorilerinin Öğretilmesi: Verinin görsel bir forma dönüştürülmesindeki temel prensiplerin, insan algı mekanizmalarının (Gestalt teorileri vb.) ve doğru grafik türü seçim kriterlerinin öğretilmesi.
Görsel Tasarım, Estetik ve Hikayeleştirme Tekniklerinin Öğretilmesi: Karmaşık verileri anlaşılır kılmak için renk teorisi, tipografi, görsel hiyerarşi ve veri hikayeleştirme (data storytelling) yöntemlerinin öğretilmesi.
Görselleştirme Araçlarının ve Uygulamalarının Öğretilmesi: Sektörde yaygın olarak kullanılan iş zekası yazılımları, grafik kütüphaneleri ve interaktif dashboard (gösterge paneli) tasarım araçlarının pratik uygulamalarla öğretilmesi. |
| İçerik: |
Veri görselleştirmenin tanımının, öneminin ve tarihsel gelişiminin öğretilmesi
İnsan algı sisteminin, veri okuryazarlığının ve yanıltıcı grafik türlerinin öğretilmesi
Veri tiplerine (nicel, nitel, zamansal vb.) uygun grafik seçimi ve taksonomisinin öğretilmesi
Dağılım, ilişki ve karşılaştırma grafiklerinin (Bar, Line, Scatter plot vb.) öğretilmesi
Bileşim ve parça-bütün ilişkisini gösteren grafiklerin (Pie, Donut, Treemap vb.) öğretilmesi
Çok boyutlu verilerin ve hiyerarşik yapıların görselleştirilme tekniklerinin öğretilmesi
Coğrafi (mekansal) verilerin ve harita tabanlı görselleştirme yöntemlerinin öğretilmesi
Zamana bağlı (trend) verilerin ve akış şemalarının görselleştirilmesinin öğretilmesi
Görselleştirmede renk paleti seçimi, kontrastlık ve erişilebilirlik standartlarının öğretilmesi
Veri hikayeleştirme (Data Storytelling) yaklaşımlarının ve raporlama dillerinin öğretilmesi
İnteraktif (etkileşimli) grafiklerin ve kullanıcı deneyimi (UX) odaklı arayüzlerin öğretilmesi
İş zekası araçları (Örn: Tableau, Power BI) ile dashboard (gösterge paneli) tasarımının öğretilmesi
Programlama dillerine ait temel görselleştirme kütüphanelerinin (Örn: Matplotlib, Seaborn) öğretilmesi
Büyük veri görselleştirmesindeki zorlukların, performans kriterlerinin ve güncel trendlerin öğretilmesi |