Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 30/09/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
ÖVA516 - Python ile Veri Görselleştirme	II.Yarıyıl	3 +0	6.0

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları	PROF. DR. EVRİM GENÇ KUMTEPE
Dersin Veriliş Biçimi	Uzaktan Eğitim (Çevrimiçi)
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar	Yok
Önerilen Dersler	Nicel Veri Analizi
Önerilen Kaynaklar	Cairo, A. (2012). The functional art: An introduction to information graphics and visualization. New Riders.VanderPlas, J. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. O’Reilly Media.Grus, J. (2019). Data science from scratch: First principles with Python (2nd ed.). O’Reilly Media.Dykes, B. (2020). Effective data storytelling: How to drive change with data, narrative and visuals. Wiley.Stephens-Davidowitz, S. (2017). Everybody lies: Big data, new data, and what the Internet can tell us about who we really are. Dey Street Books.Stephens-Davidowitz, S. (2022). Don't trust your gut: Using data to get what you really want in life. William Morrow.The Data Visualisation Project. (n.d.). Retrieved from https://datavizproject.com
Staj & Uygulama	Yok
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Veri görselleştirmeye giriş
2. hafta		Miktarların görselleştirilmesi
3. hafta		Dağılımların görselleştirilmesi
4. hafta		Oranların görselleştirilmesi
5. hafta		İlişkilerin görselleştirilmesi
6. hafta		Zamana bağlı görselleştirmeler
7. hafta		Mekana bağlı görselleştirmeler
8. hafta		Görsel tasarım ilkeleri
9. hafta		Renk kullanımında yapılan hatalar
10. hafta		Yedekli kodlama
11. hafta		Çok panelli grafikler
12. hafta		Proje çalışması: Uygulama
13. hafta		Proje çalışması: Değerlendirme
14. hafta		Proje çalışması: Sunum

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)