1. Anasayfa

Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Emre Dünder *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Güz
VİST613, Veri Görselleştirme (mufredatId:6665, dersId: 111164, programId: 5415)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Sarkar, D. (2008). Lattice: multivariate data visualization with R. Springer Science & Business Media.

Dersin İçeriği

Dersin içeriğinde veri bilimi programları ile veri görselleştirme tekniklerinin nasıl uygulanacağına dair bilgiler sunulmaktadır.

Dersin Amacı

Veri bilimi alanında kullanılabilecek veri görselleştirme tekniklerini uygulama becerisini edindirmektir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 1- Veri Görselleştirmeye Giriş
2 2- Veri Görselleştirme Yazılımları
3 3- Tek Değişkenli Nicel Verilerin Görselleştirilmesi
4 4- Tek Değişkenli Kategorik Verilerin Görselleştirilmesi
5 5- Aykırı Değer Tespitine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
6 6- Kayıp Veri Analizine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
7 7- Ortalama Karşılaştırma Testlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
8 8- Çapraz Tablolara Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
9 9 - Ara sınav
10 10- Korelasyon Analizlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
11 11 - Regresyon Analizlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
12 12 - Zaman Serisi Analizlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
13 13 - Kümeleme Analizlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri
14 14 - Faktör Analizlerine Yönelik Veri Görselleştirme Teknikleri