VERİ GÖRSELLEŞTİRME VE TEMSİL

GRA517

Ders Kodu: GRA517
Yarıyıl: -
Teori+Uygulama: 2 + 2
AKTS: 10

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Tezli Yüksek Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

Veri Okuryazarlığı ve AI Destekli Analizi,
Kodsuz (No-Code) Üretken Tasarım Yetkinliği,
Görsel Hikayecilik (Data Storytelling),
Çoklu Ortam Yetkinliği ve Mecra Uyarlaması Kazanır.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Ders Tanımı

Bu ders, grafik tasarım perspektifiyle karmaşık veri setlerinin analiz edilmesi, anlamlandırılması ve estetik bir görsel dile dönüştürülmesi süreçlerini kapsar. Ders, kodlama bilgisi gerektirmeyen (no-code) yöntemler ve güncel Yapay Zeka (AI) teknolojileri ile desteklenmektedir. Öğrenciler; veri madenciliği, sentetik veri üretimi ve üretken tasarım (generative design) gibi kavramları stüdyo ortamında deneyimlerken; veriyi sadece "göstermeyi" değil, veri üzerinden "hikaye anlatmayı" (data storytelling) öğrenirler. Amaç, enformasyonu eleştirel bir süzgeçten geçirerek izleyiciyle etkileşim kuran güçlü görsel temsiller üretmektir.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Veri, enformasyon ve grafik tasarımın kesişimi, veri görselleştirmenin tarihçesi,bilginin hiyerarşisinin açıklanması,estetik ve işlevsellik dengesi.
2. Hafta	Veri madenciliği ve yapay zeka ile analiz; Veri türleri (Nitel, Nicel, Zamansal, Mekansal)nin açıklanması,tasarımcı için anlamlı "insight"lara (içgörülere) dönüştürülmesi.
3. Hafta	Görsel algı, bilişim ve gestalt; Gestalt prensiplerinin veri gruplamada kullanımı. Renk teorisinin veri üzerindeki semantik etkisi.
4. Hafta	Ağlar (Networks), Akışlar (Sankey), ve Uzamsal Haritalar. Veriyi bir metafor üzerinden anlatmak üzerine çalışmalar.
5. Hafta	Statik İnfografik ve Editoryal Tasarım; Dergi, poster ve basılı mecra için yüksek yoğunluklu veri tasarımı.
6. Hafta	Veri ve Kodsuz (No-Code) Üretken Tasarım; Spekülatif tasarım (Speculative Design) ve Tasarım Kurgusu.
7. Hafta	Rakamların tipografisi, Etiketleme hiyerarşisi, veri yoğunluklu tasarımlarda okunabilirlik ve font seçimi.
8. Hafta	Haritalama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri; Kartografik tasarım prensipleri, konumsal bir verinin görselleştirilmesi.
9. Hafta	Ara Sınav / Kritik; Öğrencilerin ilk 8 haftadaki birikimleriyle hazırladıkları ara projenin sunumu ve kritiği
10. Hafta	Veri Hikayeciliği (Data Storytelling) ve Scrollytelling
11. Hafta	Yapay Zeka Etiği, Yanlılık (Bias) ve "Deepfake" Veri
12. Hafta	3 Boyutlu Veri ve Fizikselleştirme
13. Hafta	Final Projesi Geliştirme; öğrencilerin seçtiği konunun veri toplama (veya AI ile üretme) ve tasarım konsepti aşaması.
14. Hafta	Final Sergisi ve Jüri

Kaynaklar

The Visual Display of Quantitative Information ? Edward Tufte
Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals ? Cole Nussbaumer Knaflic
The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization ? Alberto Cairo
Visual Complexity: Mapping Patterns of Information ? Manuel Lima
Dear Data ? Giorgia Lupi & Stefanie Posavec

Öğretim Yöntemleri

Anlatım
Örnek Olay İncelemesi
Proje
Sunum

Değerlendirme

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık
Ders Saati
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar
Final Sınavı
Ödevler
Toplam İş Yükü			0
Toplam İş Yükü / 30			0
Dersin AKTS Kredisi			10

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15
P16
P17