Eğitim İçeriği
1. Gün:
- veri görselleştirme nedir
- neden önemlidir
- veri görselleştirme ve veri madenciliği
- insan bilişi
- İnsan Makine Arayüzü (HMI)
- yaygın hatalar
2. Gün:
- farklı eğri türleri
- detaya inme eğrileri
- kategorik veri çizimi
- çok değişkenli çizimler
- veri glifleri ve simge temsili
3. Gün:
- veri ile KPI'ların çizimi
- R ve X çizelgeleri örnekleri
- ne olurdu senaryolu panolar
- paralel eksenlerin karıştırılması
- sayısal verilerle kategorik veriler
4. Gün:
- veri görselleştirmenin farklı yönleri
- veri görselleştirme nasıl yanıltabilir
- gizlenmiş ve saklı eğilimler
- öğrenci verileri üzerine bir vaka çalışması
- görsel sorgular ve bölge seçimi
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
X-Y grafikleri, histogramlar ve dağılım grafikleri hakkında bazı bilgiler ve ayrıca verilerdeki eğilimlerin genel olarak anlaşılması ve zaman serisi grafiklendirmesi konusunda bilgi sahibi olmak.
Danışanlarımızın Yorumları (7)
I enjoyed the good real world examples, reviews of existing reports.
Ronald Parrish
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
I liked the examples.
Peter Coleman
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
I liked the examples.
Peter Coleman
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
I am a hands-on learner and this was something that he did a lot of.
Lisa Comfort
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
Trainer was enthusiastic.
Diane Lucas
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
Learning about all the chart types and what they are used for. Learning the value of cluttering. Learning about the methods to show time data.
Susan Williams
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi
I really appreciated that Jeff utilized data and examples that were applicable to education data. He made it interesting and interactive.
Carol Wells Bazzichi
Eğitim - Data Visualization
Yapay Zeka Çevirisi