Amaçlar
Bu etkinlikte katılımcıların veri toplama, temel istatistiksel kavramlar ile veri kümesini tanıma, grafik ve tablolar ile veri kümesini özetlenme ve yorumlama becerilerini kalıcı şekilde geliştirebilmeleri, farklı yazılım ve materyaller ile kendi çalışma alanlarına, araştırma-öğretim tekniklerine kolaylıkla adapte edebilmeleri amaçlanmaktadır. Etkinliğe iştirak edenlerin öğrendikleri bilgileri, gerçek yaşamlarında kullanabileceği, bilgi üretebilen ve ürettiklerini akıtabilen bireyler olarak kazanım sağlayacakları öngörülmektedir.
Etkinliğin ilk aşamasında katılımcılar ile uygulamalı olarak örnek bir veri kümesinin toplanması ve bu verinin tanıtımı yapılacaktır. İkinci aşamada verilerin grafik, tablo veya harita olarak nasıl düzenleneceğini gösteren veri işleme süreçleri hakkında bilgi verilecektir. Üçüncü aşamada, R Studio (ggplot2, scales, dplyr, treemapify, ggthemes, gapminder, ggridges, ggbeeswarm, igraph, EdSurvey, lavaan, semPlot paketleri) ve Python (pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt, seaborn as sns, numpy as np, scipy.stats as st kütüphane ve paketleri) yazılımlarının kurulumları ve uygulamaları gösterilecektir. Son aşamada ise, elde edilen görsellerin yorumlanması ve değerlendirilmesi sağlanacaktır. Etkinlik kapsamında basit rasgele örnekleme, tabakalı örnekleme, sistematik örnekleme ve anket tasarımı gibi temel örnekleme yöntemleri, ortalama, varyans, çarpıklık, basıklıklık, ortanca gibi temel istatistik kavramlar, grafik ve tablolar ile tek ve iki değişkenli nitel veri analizi konuları 7 gün 56 saatlik bir program ile uygulamalı olarak anlatılmış olacaktır. Bu doğrultuda etkinliği temel amaçları aşağıdaki biçimde özetlenmiştir:
- Keşifsel veri analizi teknikleri hakkında katılımcıların bilgi düzeylerini arttırmak,
- Örnekleme yöntem ve tekniklerini uygulatarak veri toplama süreci hakkında deneyim kazandırmak,
- Bilimsel çalışmalarda anket tasarımı konusunda beceri kazandırmak,
- Grafik, harita ve tablo okuma, anlama ve hazırlamayı teşvik ve motive etmek,
- R Studio ve Pyhton açık kaynak kodlu yazılımlarının kullanımı konusunda katılımcılara beceri kazandırmak, ve görselleştirmede kullanılan kütüphane ve paketleri tanıtmak,
- Katılımcıları klasik ve anlaşılması zor teknikler yerine, yeni ve ilgi çekici veri görselleştirme teknikleri ile tanıştırmak,
- Katılımcıların Klasik istatistiksel formüllerinden soyutlanmasını sağlayarak veri görselleştirme ile yaratıcı, görsel ve analitik düşünme becerilerini geliştirmek,
- Veri görselleştirme tekniklerini ders, sunum ve çalışmalarına etkili bir şekilde entegre etme becerilerini arttırarak bu yöntemleri kullanmaları yönünde motive etmek,
- Bilim, teknoloji, toplum, doğa ve birey arasındaki etkileşimi sağlamak, disiplinler arası bir eğitim oluşturmak,
- Katılımcıların yeni projelerin üretilmesine temel oluşturabilmek, veri görselleştirme tekniklerinden etkili bir sunum aracı olarak yararlanmalarını sağlamak,
- Veri görselleştirme teknikleri ile verilerin infografik gösterimleri sayesinde insanların görsel algılama yeteneklerinin harekete geçirilmesini sağlamak,
- Veri bilimi ile ilgili güncel konular (yapay zeka, makine öğrenme, derin öğrenme teknikleri vs.) hakkında bilgi sahibi olmaları için temel oluşturmak ve bu konularda farkındalık oluşturmak,
- Katılımcıların sunumlarında veri görselleştirme tekniklerini daha aktif kullanmaları yönünde motivasyon sağlamak,
- Katılımcıların grup çalışması ile disiplinler arası düşünme ve sorun çözme becerilerini geliştirmek,
- Katılımcıların izleyici ve dinleyici konumundan çıkararak, onlara aldıkları aktif görevler sayesinde “yapan-yaşayan” konumunda olduğu bir öğrenme sürecini deneyimleme imkanı sunmak,
- Veri okuryazarlığı yüksek bireyler yetiştirilmesine yönelik yeni çalışma ve projeler ortaya konulmasına öncülük etmektir.
Başvuru formu
Etkinliğe katılacak katılımcıların konaklama, yol ve iaşe giderleri TÜBİTAK 2237-A Bilimsel Eğitim Etkinlikleri Desteği Programı tarafından karşılanacaktır.
Lütfen Katılımcı seçim kriterlerini inceleyiniz.
