Abstract: This talk highlights the essential role of data visualization in transforming raw data into meaningful insights. It introduces best practices and toolkits in R and Python, emphasizing how thoughtful visual design supports clarity, accuracy, and engagement. Through comparative examples and pedagogical reflections, the session encourages a critical approach to visualization choices and illustrates how effective graphics enhance both statistical understanding and communication.
Ozet: Bu sunum, ham verilerin anlamlı içgörülere dönüştürülmesinde veri görselleştirmenin temel rolünü vurgulamaktadır. R ve Python ortamlarında kullanılan araçlar ve iyi uygulama örnekleri tanıtılarak, etkili görsel tasarımın açıklık, doğruluk ve etkileşim üzerindeki katkısı ele alınmaktadır. Karşılaştırmalı örnekler ve pedagojik yansımalar aracılığıyla, katılımcıların görselleştirme tercihlerini eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirmeleri ve istatistiksel iletişimi güçlendiren grafik tekniklerine hâkim olmaları hedeflenmektedir.
Simple repo for the 18. İstatistik Öğrenci Kolokyumu as one hour webinar (in Turkish delivery, but materials are generally in English) on data visualization. Please see the related documents under each folder. You can see a list of readings with some slides on R and Python here
Main files for R: See the .Rmd and .html file under the related folder -> DataViz-R
Main files for Python: See the .ipynb and .html file under the related folder -> DataViz-Py
The Golden Age of Statistical Graphics.
ggplot related main sources
Some open sources to start with
Certain python libraries
Some open sources to start with