VBM661 - VERİ GÖRSELLEŞTİRİLMESİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| VERİ GÖRSELLEŞTİRİLMESİ | VBM661 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Uygulama-Alıştırma Sorun/Problem Çözme | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. Hayri Sever, Yrd. Doç. Dr. Nazlı İkizler Cinbiş | |||||
| Dersin amacı | Veri görselleştirmesi ve veri analizi konusunda temel kavramları öğretmek. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | - Veri Analizi Teknikleri ve Veri Görselleştirmesi ile İlgili Temel Kavramlar, - Histogramlar, - Ağaç ve Yaprak Diyagramları, - Box-ve-Whisker Diyagramları, - Verinin Bütününü Bir Nitelik Değerine Göre Görüntüleme (Quantile Plot), - Dağılım ile İlgili Varsayımların Değerlendirilmesi, - Paralel Koorinatta Çok Boyutlu Veri Çizimi, - İki Sayısal Nitelik Değeri Arasındaki İlişki Matrisi (Scatter Matrices), - Treemaps. | |||||
| Kaynaklar | - Alexandru C. Telea, Data visualization: principles and practice, 2008 - Ben Fry, Visualizing data, O?Reilly, 2007 - Frits H. Post,Gregory M. Nielson,Georges-Pierre Bonneau, Data visualization: the state of the art, Kluwer Academic Publishers, 2003 | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Giriş |
| 2. Hafta | Veri Analizi Teknikleri ve Veri Görselleştirmesi ile İlgili Temel Kavramlar |
| 3. Hafta | Histogramlar |
| 4. Hafta | Ağaç ve Yaprak Diyagramları |
| 5. Hafta | Ağaç ve Yaprak Diyagramları |
| 6. Hafta | Ara sınav |
| 7. Hafta | Box-ve-Whisker Diyagramları |
| 8. Hafta | Verinin Bütününü Bir Nitelik Değerine Göre Görüntüleme |
| 9. Hafta | Dağılım ile İlgili Varsayımların Değerlendirilmesi |
| 10. Hafta | Dağılım ile İlgili Varsayımların Değerlendirilmesi |
| 11. Hafta | Ara sınav |
| 12. Hafta | Paralel Koorinatta Çok Boyutlu Veri Çizimi |
| 13. Hafta | İki Sayısal Nitelik Değeri Arasındaki İlişki Matrisi |
| 14. Hafta | Ağaç haritaları |
| 15. Hafta | Genel Sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel Sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 3 | 15 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 35 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 5 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 9 | 3 | 27 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 3 | 15 | 45 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 15 | 30 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 36 | 36 |
| Toplam İş Yükü | 29 | 72 | 180 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Bilgi araştırmaları alanında uzmanlık düzeyinde kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimine sahiptir ve bunu geliştirir. | X | ||||
| 2. Bilgi araştırmaları alanındaki temel sorunları ve nedenlerini saptar ve tanımlar. | X | ||||
| 3. Bilgi ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
| 4. Bilimsel araştırma yöntem ve teknikleri konusunda bilgiye sahiptir. | X | ||||
| 5. Bilgi yönetimi alanındaki araştırmalarla ilgili her türlü araştırma yöntemini ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
| 6. Bilgi araştırmaları alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri analitik ve sistematik olarak analiz eder, yorumlar, değerlendirir ve kullanır. | X | ||||
| 7. Bağımsız ya da ekip üyesi olarak bilgi yönetimi alanındaki sorunları belirler, çözüm üretir, çözüme işlerlik kazandırır ve gerektiğinde uygular. | X | ||||
| 8. Hem İngilizce hem de Türkçedeki teknik terimlere vakıftır ve teknik/bilimsel problemler ve onların çözümleri konusunda çeşitli dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak özlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
| 9. Bilgi araştırmaları alanındaki güncel gelişmeleri ulusal ve uluslararası düzeyde izler, değerlendirir ve yorumlar. | X | ||||
| 10. Bilgi yönetimi alanındaki ile ilgili araştırmaların bütün süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranır, bilgi ve yeteneklerini bilimsel ve toplumsal katkı için kullanır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek