Python ile Veri Görselleştirme ve Üretken Tasarım

Python programlama dili kullanarak etkileyici veri görselleştirmeler ve üretken (generative) tasarımlar oluşturmayı hedeflemektedir. Katılımcılar, temel görselleştirme kütüphaneleri (Matplotlib, Seaborn, Plotly) ile veri analizini görselleştirmenin yanı sıra, üretken sanat (generative art) ve dinamik tasarımlar için Processing.py, p5.py ve diğer kreatif araçları kullanmayı öğreneceklerdir. Ders, veri bilimciler, tasarımcılar, sanatçılar ve veriyi estetik bir şekilde sunmak isteyen herkes için uygulamalı bir içerik sunar.

• Python’da görselleştirme kütüphanelerine genel bakış (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair)
• Matplotlib temelleri: Figure, Axes, çizgi ve bar grafikleri
• Seaborn ile istatistiksel görselleştirme (kutu grafikleri, violin plot, heatmap)

• Plotly ile interaktif grafikler (hover etkileşimleri, animasyonlar)
• Bokeh ile web tabanlı görselleştirmeler
• Dash (Plotly) ile interaktif dashboard oluşturma

• Üretken sanat (generative art) nedir? Algoritmik tasarım örnekleri
• Processing.py ve p5.py kütüphanelerine giriş
• Temel geometrik şekiller, renk geçişleri ve rastgelelik kullanımı

• Fraktal oluşturma (örneğin, Mandelbrot kümesi)
• Partikül sistemleri ve doğal fenomen simülasyonları (kar yağışı, ateş efekti)
• L-sistemleri ile bitki ve ağaç modelleme

• Gerçek dünya verileriyle soyut sanat oluşturma (örneğin, hava durumu verileriyle dinamik grafikler)
• Müzik verilerini görselleştirme (spektrogram, waveform sanatı)
• Sosyal medya verilerinden etkileşim haritaları tasarlama

• Proje 1: Pandas veri çerçevesiyle dinamik bir veri görselleştirme panosu oluşturma
• Proje 2: Üretken sanat kullanarak kişiselleştirilmiş bir dijital poster tasarımı
• Proje 3: Gerçek zamanlı veri akışıyla interaktif bir sanat enstalasyonu