Veri Gazeteciliği – Pınar Dağ

Eğitmen HakkındaEğitim HakkındaEğitim İzlencesiTanıtım Videosu
Pınar Dağ @pinardag

Akademisyen, Veri Okuryazarlığı Derneği, Açık Veri GazeteciliğiTR kurucu üyesi.

Uzmanlık alanları veri okuryazarlığı, veri gazeteciliği, açık veri, veri görselleştirme, büyük veri, veri analizi ve yönetimi.

Veri Gazeteciliği

Veri Gazeteciliği dersi, bu alanın temel aşamaları olan veri bulma, veri toplama, veri temizleme, veriyi analiz etme ve veri görselleştirme süreçlerini kapsamaktadır. 6 bölümden oluşan her ders için 20 dakika ayrılmıştır ve temel amacı gazetecilerin veri ile çalışma becerilerine katkı sağlamaktır. Kapsamı ise, “Veri Gazeteciliği Tanıtımı, Veri Gazeteciliği için Temel Veri Kavramları, Veri Gazeteciliği çevrim içi Veri Kaynakları, Veri Gazeteciliği için Veri Araştırma Yöntemleri, Veri Gazeteciliği için Veri Toplama Yöntemleri, Veri Gazeteciliği’nde Veri Doğrulama Yöntemleri, Veri Gazeteciliği için Veri Kazıma ve Veri Çekme, Veri Gazeteciliği için Veri Düzenleme ve Veri Temizleme, Veri Gazeteciliği için Temel İstatistik ve Veri Okuryazarlığı, Veri Gazeteciliği için Veri Analizi ve Veri Gazeteciliği için Veri Görselleştirme.” konularıdır.

 

1.Ders
Veri Gazeteciliği Tanıtımı

 Kapsamı

  • Veri Gazeteciliği Prensipleri
  • Veri Gazeteciliği Nedir
  • Veri Gazetecisi Kime Denir
  • Veri Gazeteciliği Siteleri
    Örnekler| Ödüllü Veri Gazeteciliği Projeleri

2.Ders
Veri Gazeteciliği için Temel Veri Kavramları
Veri Gazeteciliği çevrim içi Veri Kaynakları
Veri Gazeteciliği için Veri Araştırma Yöntemleri		 Kapsamı  

  • Veri nedir, türleri nelerdir
  • Uluslararası Veri
  • Ulusal Veri
  • Sivil Veri: Sosyal Medya, Kitle kaynak
    Açık Veri
    Açık Veri Endeksi 
 

 

3.Ders

Veri Gazeteciliği için Veri Toplama Yöntemleri
Veri Gazeteciliği’nde Veri  Doğrulama Yöntemleri

 Kapsamı

  • “Veri Biyografisi” ve  doğrulama
  • Uyarı ile veri toplama
  • Anket ile veri toplama
    Bilgi Edinme Hakkı
    E-tablo kullanarak veri girişi/ giriş reddi
    Üstveri okuma ve Üstveri Nasıl Olmalıdır

 

 
 

 

 

4.Ders

Veri Gazeteciliği için Veri Kazıma ve Veri  Çekme
Veri Gazeteciliği için Veri Düzenleme ve  Veri Temizleme

 Kapsamı

Webden veri kazıma
Webden html/data çekme
Veri kazıma etiği
PDF’den tablo çekme
Çoklu veri tablolarını birleştirme
İyi/kötü veri setleri ne Demektir
Kötü Veri Seti İnceleme ve yapılandırma
Veri temizleme etiği
 

5.Ders

Veri Gazeteciliği için Temel İstatistik ve Veri Okuryazarlığı
Veri Gazeteciliği için Veri Analizi

 Kapsamı
Merkezi Eğilimi Ölçmek: Mod, medyan, ortanca
Standart sapma, aykırı değer, örneklem
Dağılımı/ Farklılaşmayı Ölçmek
Veri okuryazar kime denir Pivot Table
 

6.Ders
Veri Gazeteciliği için Veri Görselleştirme

 Kapsamı
Veri Görselleştirme Tanımı
Veri görselleştirme Prensipleri
Veri Görselleştirmede EtikVeri Görselleştirme Örnekleri
Veri Görselleştirme Teknikleri
İyi/Kötü Görselleştirme Örnekleri
Veri Görselleştirme Kataloğu

COVID-19 pandemisi sebebiyle çekimler Zoom üzerinden yapılmıştır.

Gazetecilik Okuluna giriş için tıklayınız