Bu dersin amacı; öğrencilerin büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz ederek anlamlı içgörüler üretmelerini, bu içgörüleri veri görselleştirme ve veri hikâye anlatımı teknikleri ile etkili biçimde sunabilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin Tableau ve Python tabanlı veri analizi araçlarını kullanarak veri temizleme, veri dönüştürme, dashboard geliştirme, interaktif görselleştirme oluşturma ve karar destek odaklı raporlama becerileri kazanmaları hedeflenmektedir.

Ders kapsamında veri görselleştirmenin temel prensipleri, görsel algı teorileri, grafik tasarım ilkeleri ve veri hikâye anlatımı (Data Storytelling) yaklaşımı ele alınmaktadır. Tableau ile veri bağlantıları oluşturma, veri modelleme, calculated fields, parameters, filters, dashboards ve story points geliştirme uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Python tarafında ise Pandas ile veri ön işleme, NumPy ile veri manipülasyonu ve Matplotlib, Seaborn, Plotly kütüphaneleri kullanılarak statik ve interaktif veri görselleştirme uygulamaları yapılmaktadır. Ayrıca KPI tasarımı, iş zekâsı raporları, zaman serisi analizleri, coğrafi veri görselleştirmeleri ve analitik dashboard geliştirme konuları incelenmektedir.

Öğretim Yöntemleri Teorik anlatım Uygulamalı laboratuvar çalışmaları Tableau ve Python tabanlı bilgisayar uygulamaları Gerçek veri setleri ile analiz çalışmaları Proje tabanlı öğrenme yaklaşımı Vaka (case study) analizleri Bireysel ve grup projeleri Veri görselleştirme sunumları Etkileşimli dashboard geliştirme uygulamaları Problem çözme ve analitik düşünme odaklı uygulamalar

Joshi, P. M., & Mahalle, P. N. (2023). Data storytelling and visualization with Tableau: A hands-on approach. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003360605 Mathias, D. (2024). Data storytelling and translation: Bridging the gap between numbers and narratives. Mercury Learning and Information.