GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EILT334 | Veri Hikayeleştirme | Seçmeli Ders Grubu | 3 | 6 | 0 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Veri Hikayeleştirme dersi, ham verilerin analiz edilerek anlamlı, etkili ve akılda kalıcı görsel anlatılara dönüştürülme sürecini inceler. Bu ders, öğrencilere veri görselleştirme tekniklerini, anlatı yapısı kurma becerilerini ve hedef kitle üzerinde etki yaratma stratejilerini bir arada kullanmayı öğretmeyi amaçlar.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr.Öğr.Üyesi Ziyad Guliyev
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Veri, görselleştirme ve anlatı arasındaki ilişkiyi açıklar. |
| 2 | Belirli bir amaca yönelik olarak en uygun grafik veya şema türünü seçebilir. |
| 3 | Bir veri setini analiz ederek temel mesajı veya hikayeyi çıkarabilir. |
| 4 | Etkili başlıklar, açıklamalar ve notlar kullanarak görsel anlatısını güçlendirir. |
| 5 | Tableau gibi bir yazılım ile interaktif bir gösterge paneli (dashboard) oluşturabilir. |
| 6 | Bir veri görselleştirmesinin etkinliğini ve etik uygunluğunu eleştirel bir gözle değerlendirebilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Ders kapsamında, verinin içindeki gizli örüntüleri ve içgörüleri keşfetme, bu içgörüleri bir hikaye bağlamına oturtma ve Tableau, Power BI gibi modern araçlar kullanarak ikna edici ve estetik sunumlar hazırlama yetkinlikleri kazandırılacaktır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Giriş: Veri Hikayeleştirme Nedir? | |||
| 2 | Hikayenin Temel Taşları: Bağlam, Hedef Kitle ve Mesaj | |||
| 3 | Görsel Algı Prensipleri ve Bilişsel Yük | |||
| 4 | Doğru Görseli Seçmek: Grafik ve Şema Türleri | |||
| 5 | Veri Görselleştirme Aracıyla Tanışma: Tableau'ya Giriş | |||
| 6 | Anlatı Yapısı ve Hikaye Akışı | |||
| 7 | Uygulama: İlk Veri Hikayesini Oluşturma | |||
| 8 | MIDTERM EXAM | |||
| 9 | İleri Düzey Görselleştirme Teknikleri | |||
| 10 | İnteraktif Gösterge Panelleri (Dashboards) Tasarımı | |||
| 11 | Veri Etiği: Yanıltma, Mahremiyet ve Önyargı | |||
| 12 | Final Projesi Geliştirme | |||
| 13 | Sunum Becerileri ve Etkili İletişim | |||
| 14 | Final Projesi Sunumları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
5. Kaynaklar Zorunlu Kaynak: Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals. John Wiley & Sons. Önerilen Kaynaklar: Tufte, E. R. (2001). The visual display of quantitative information. Graphics Press. Berinato, S. (2019). Good charts: The HBR guide to making smarter, more persuasive data visualizations. Harvard Business Review Press. Cairo, A. (2019). How charts lie: Getting smarter about visual information. W. W. Norton & Company. Yazılım ve Web Siteleri: Tableau Public (Ücretsiz Sürüm) Microsoft Power BI Desktop (Ücretsiz Sürüm) Google Data Studio FlowingData.com, Information is Beautiful, Our World in Data
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 60 |
| Uygulama/Pratik | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 60 |
| Proje Hazırlama | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Toplam İş Yükü (saat) | 0 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
| ÖÇ 5 |
| ÖÇ 6 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek