VBM661 VERİ GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

 BAHAR 2026

ÖĞRETİM ÜYESİ: Engin Demir

İLETİŞİM: Ders ile ilgili bütün kaynaklar ve iletişim Piazza sistemi üzerindeki http://piazza.com/hacettepe.edu.tr/fall2026/vbm661 adresinden yürütülecektir.

DERS KAPSAMI: Veri görselleştirmesi ve veri analizi konusunda temel kavramlar işlenecektir. Ders içi uygulamalar Python programlama dili ile gerçekleştirilecektir. Pandas, MatplotLib, Seaborn, Altair, NetworkX, PyVis, Plotly kütüphaneleri kullanılacaktır.

HAFTALIK PROGRAM

  Konu Topic
1 Görselleştirmeye Giriş Introduction to Visualization
2 Veri Temelleri Data Foundations
3 Görselleştirme Temelleri Visualization Foundations
4 Görselleştirme Dizini (Dilim, Çubuk, Çizgi Grafikleri ve Histogram) Directory of Visualizations (Pie, Bar, Line Plots and Histogram)
5 Görselleştirme Dizini (Kutu, Kantil-Kantil Grafikleri) Directory of Visualizations (Box and Quantile-Quantile Plots)
6 Çok Değişkenli Veriler için Görselleştirme Teknikleri Visualization Techniques for Multivariate Data
  (Dağılım, Mozaik ve Paralel Koordinat Grafikleri) (Scatterplot, Mosaic, Parallel Coordinate Plots)
7 Keşifsel Veri Analizi Exploratory Data Analysis
8 Sunumlar Presentations
9 Sunumlar Presentations
10 Mekansal / Coğrafi Veri için Görselleştirme Teknikleri Visualization Techniques for Spatial/Geospatial Data
11 Zaman Odaklı Veri için Görselleştirme Teknikleri Visualization Techniques for Time Oriented Data
12 Ağaçlar, Çizgeler ve Ağlar için Görselleştirme Teknikleri Visualization Techniques for Trees, Graphs, and Networks
13 Etkileşim ve Animasyon Interaction and Animation
14 Sunumlar (Son Sınav) Presentations (Final Exam)

KİTAPLAR:

NOT DAĞILIMI :

2 Sınav (2 x 50).

Sınavlar bir veri kümesini görselleştirmeyi ve anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Sınavlar evde yapılacak, her biri rapor ve sunumdan oluşacaktır.

 

This class is supported by DataCamp