VBM661 VERİ GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

 BAHAR 2024

ÖĞRETİM ÜYESİ: Engin Demir

DERSLER: Salı 18:15-20:30

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


Topic

Konu

1

Introduction to Visualization

Görselleştirmeye Giriş

2

Data Foundations

Veri Temelleri

3

Visualization Foundations

Görselleştirme Temelleri

4

Directory of Visualitions (Pie, Bari Line Plots and Histogram)

Görselleştirme Dizini (Dilim, Çubuk, Çizgi Grafikleri ve Histogram)

5

Directory of Visualitions (Box and Quantile-Quantile Plots)

Görselleştirme Dizini (Kutu , Kantil-Kantil Grafikleri)

6

Visualization Techniques for Multivariate Data

Çok Değişkenli Veriler için Görselleştirme Teknikleri

7

Visualization Techniques for Multivariate Data cont.

(Scatterplot, Mosaic, Parallel Coordinate Plots)

Çok Değişkenli Veriler için Görselleştirme Teknikleri

(Dağılım, Mosaik ve Paralel Koordinat Grafikleri)

8

Explaratory Data Analysis

Keşifsel Veri Analizi

9

Presentations (Midterm Exam)

Sunumlar (Ara Sınav)

10

Visualization Techniques for Spatial/Geospatial Data

Mekansal / Coğrafi Veri için Görselleştirme Teknikleri

11

Visualization Techniques for Time Oriented Data

Zaman Odaklı Veri için Görselleştirme Teknikleri

12

Visualization Techniques for Trees, Graphs, and Networks

Ağaçlar, Çizgeler ve Ağlar için Görselleştirme Teknikleri

13

Interaction and Animation

Etkileşim ve Animasyon

14

Presentations (Final Exam)

Sunumlar (Son Sınav)

 

KİTAPLAR:

·        Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications 2nd Ed.  M. O. Ward, G. Grinstein , D. Keim. CRCPress 2015. ISBN: 9781482257373 Web sitesi

·        Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures 2nd Ed. Claus O. Wilke. O'Reilly Media 2019. ISBN 9781492031086 Web Sitesi

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.

İLETİŞİM:

Ders ile ilgili bütün kaynaklar ve iletişim Piazza sistemi üzerindeki http://piazza.com/hacettepe.edu.tr/fall2024/vbm661 adresinden yürütülecektir.

This class is supported by DataCamp