|
1. hafta |
Temel kavramlar; bilgi hiyerarşisi, mekansal veri ve bilgi nedir neden önemlidir.
|
|
2. hafta |
Mekansal veri ve karar alma ilişkisi; kamu ve özel sektörde mekansal veriyle karar alma örnekleri (afet yönetimi, lojistik, pazarlama)
|
|
3. hafta |
Veriye dayalı strateji geliştirme
|
|
4. hafta |
Veri kaynakları ve kalite değerlendirmesi; açık veri portalları, veri kalitesi ve veri seçiminde dikkat edilmesi gerekenler
|
|
5. hafta |
TR: Uygulama 1 - Açık kaynaklı veri uygulaması (OSM veri yüklemesi vb.) |
|
6. hafta |
Veri toplama ve ön işleme; anketi IOT, sosyal medya verilerinin mekansal analize entegrasyonu
|
|
7. hafta |
Veri görselleştirme ve etkili sunum; karar vericiler için anlaşılır haritalar tasarlama
|
|
8. hafta |
Veri görselleştirme ve etkili sunum; dashboard ve storymapping
|
|
9. hafta |
TR: Uygulama 2- Veri görselleştirme rekabeti |
|
10. hafta |
Temel istatistikler ve mekansal desen analizi; yoğunluk (nüfus, trafik), kümeleme (hotspot) ve korelasyon analizi haritaları
|
|
11. hafta |
Veriye dayalı politika geliştirme; kamu politikalarında mekansal veri kullanımı, etki analizi
|
|
12. hafta |
Veri analizlerini doğru değerlendirme
|
|
13. hafta |
Uygulama 3 - Gerçek hayattaki seçilen senaryoları derste öğrenilen kriterlere göre değerlendirme
|
|
14. hafta |
Uygulama 4 - Konumsal veriye dayalı iş modeli tasarlama ve modele sınıfı ikna etme
|
Eskişehir Teknik Üniversitesi