Veriyi doğru grafikle anlatan hikâyeye dönüştürün
Görsel ilkelerle veriyi anlatıya çevirme: görsel algı ve kodlama, doğru grafik seçimi, renk ve erişilebilirlik, gösterge paneli tasarımı ve bağlam-çatışma-çözüm anlatı yapısı matplotlib, seaborn ve Plotly ile uygulamalı işlenir.
Görsel tasarım ilkeleriyle veriyi anlatıya çevirme
Bu eğitim, veriyi yalnızca göstermenin ötesinde, görsel ilkelere dayalı etkili bir anlatıya çevirmeyi öğretir. Görsel algı ve kodlama (konum, uzunluk, açı, renk) ilkelerini, veriye uygun grafik türü seçimini (bar, çizgi, saçılım, ısı haritası, kutu grafiği) ve yanıltıcı grafiklerden kaçınmayı ele alır. Renk teorisi, erişilebilirlik (renk körlüğü), tipografi ve grafik düzenini (gridline, eksen, etiket) işler. Gösterge paneli (dashboard) tasarımı, bilgi hiyerarşisi, pre-attentive özellikler ve dikkat yönlendirme incelenir. Anlatı yapısı, bağlam-çatışma-çözüm akışı, açıklayıcı ve keşifçi görselleştirme farkı ele alınır. Örnekler Python (matplotlib, seaborn, Plotly) ve Power BI/Tableau ilkeleriyle gerçek veri üzerinde kurgulanır.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından gerçek veriyle grafik ve pano tasarımı yapılır.
Orta Seviye — Veri hikâyeleştirme ve görselleştirme: görsel kodlama, doğru grafik seçimi, gösterge paneli ve anlatı akışı.
Jupyter not defterlerinde matplotlib, seaborn ve Plotly ile grafikler üretilip görsel hikâye ve pano tasarımı uygulamalı çalışılır.
Veriye ve mesaja uygun grafik türünü bilinçle seçersiniz.
Renk, düzen ve kodlamayla mesajı sade ve erişilebilir iletirsiniz.
Grafikleri bir hikâye akışında birleştirip ikna edersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo ve değişken türlerine aşinalık gerekir.
Temel pandas ve grafik kütüphanesi aşinalığı faydalıdır.
Bulguları başkalarına aktarmaya yönelik ilgi beklenir.
Jupyter, matplotlib, seaborn ve Plotly kurulu çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Görsel algı ilkelerine göre en etkili kodlamayı seçersiniz.
Mesaja uygun grafik türünü bilinçle belirlersiniz.
Yanıltıcı grafiklerden kaçınıp dürüst görseller üretirsiniz.
Erişilebilir paletlerle renk körlüğüne uyumlu tasarım yaparsınız.
Bilgi hiyerarşisiyle odaklı gösterge panoları kurarsınız.
Bağlam-çatışma-çözüm akışıyla veri hikâyesi kurarsınız.
Takeaway başlıklar ve sadeleştirmeyle mesajı öne çıkarırsınız.
Görseli sözlü anlatıyla eşleştirip etkili sunarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Microsoft Access'te tablo tasarımı, sıralama/filtreleme, seçmeli ve parametreli sorgular ile ilişkiler kurarak veriyi hızla bulmayı ve düzenlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Şema esnek veri modelleri (JSON, EAV) ve JSON Schema'dan üretilen metadata odaklı dinamik form/grid arayüzleriyle değişime dayanıklı uygulamalar kurun.
Detayları Gör →
Veri soyağacı, provenance, sınıflandırma ve DLP ile verinin kökenini izleyin, hassas veriyi keşfedin ve sızıntıya karşı uçtan uca koruyun.
Detayları Gör →
Keşifsel analiz (EDA), trend ve mevsimsellik ayrıştırma, üstel düzeltmeyle zaman serisi tahmini ve MAPE/RMSE ile doğruluk ölçümünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da ts/tsibble, forecast ve fable ile ETS, ARIMA ve otomatik modelleme kullanarak zaman serisi tahmini yapın; artık analizi ve CV ile değerlendirin.
Detayları Gör →