VISUALIZING DATA FOR IMPACT: DATA STORYTELLING EĞİTİMİ

Veriyi akılda kalan bir hikâyeye dönüştürün

Hedef kitle, ana mesaj, anlatı yayı ve açıklayıcı grafiklerle veriyi eyleme geçiren bir hikâyeye çevirin.

Hedef kitle analizi, açıklayıcı analiz, tek ana mesaj, anlatı yapıları, dikkat yönlendirme, takeaway başlıklar ve akış kurgusuyla veri bulgularını eyleme geçiren bir hikâyeye dönüştürmeyi öğreten orta seviye eğitim.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Hedef kitle, mesaj, anlatı yapısı ve ikna edici veri sunumu

Bu orta seviye eğitim, 'Visualizing Data for Impact' serisinin veri hikâyeciliği (data storytelling) bölümüdür. Analiz bulgularını izleyiciyi harekete geçiren bir anlatıya dönüştürmeyi öğretir. Hedef kitle ve karar bağlamını tanıma; keşfedici (exploratory) ve açıklayıcı (explanatory) analiz ayrımı; tek bir ana mesaj belirleme; anlatı yapıları (durum-çatışma-çözüm, kahramanın yolculuğu, piramit ilkesi); dikkat yönlendirme ve ön-dikkat öznitelikleriyle vurgulama; açıklayıcı başlık ve not (annotation); kademeli ortaya çıkarma (progressive reveal); slayt ve pano akışı; soru-cevaba hazırlık ve aksiyon çağrısı ele alınır. Katılımcı, bir veri setinden tek mesajlı, ikna edici bir sunum kurgulayabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar kitle ve mesaj belirlemeden anlatı kurgusu ve sunuma ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Veriyi anlatıya dönüştürme: hedef kitle, mesaj, anlatı yapısı ve ikna edici sunum.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek bir bulgu setini önce mesaja, sonra anlatıya ve nihayet sunulabilir bir slayt akışına dönüştürür.

Neden Bu Eğitim?

🎬Harekete Geçirme

Bulguyu yalnızca göstermez, karara ve eyleme dönüştürürsünüz.

🎯Net Mesaj

Veri yığınından tek, güçlü bir ana mesaj çıkarırsınız.

🧠Hatırlanırlık

Anlatı yapısıyla sunumunuzu akılda kalıcı yaparsınız.

Anahtar Konular

veri hikayeciliğidata storytellingveri sunumuanlatı yapısıpiramit ilkesiaçıklayıcı başlıkdikkat yönlendirmeikna edici sunumveri iletişimitakeaway
“İnsanlar tabloları unutur, iyi anlatılmış bir bulguyu hatırlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Temel Analiz

Veriden bulgu çıkarabilme deneyimi faydalıdır.

2
Grafik Aşinalığı

Temel grafik türlerine aşinalık beklenir.

3
Sunum Aracı

Slayt veya pano aracına erişim yararlıdır.

4
İş Bağlamı

Anlatılacak bir bulgu/konu getirmek faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, hedef kitleye uygun tek bir ana mesaj ve anlatı yapısı kurabilir.
Modül 1
Hedef Kitle
  • Kitle ve karar bağlamı analizi
  • Bilgi düzeyi ve ilgi
  • Ne karar verecekler sorusu
  • Teknik vs yönetici kitle
  • Kanal ve süre kısıtı
  • Kitleye göre uyarlama
Modül 2
Açıklayıcı Analiz
  • Keşfedici vs açıklayıcı analiz
  • Bulgulardan seçim yapma
  • Gürültüyü ayıklama
  • So-what? testi
  • Önemli olanı öne çıkarma
  • Veriden mesaja geçiş
Modül 3
Tek Mesaj
  • 3 saniye mesajı (big idea)
  • Mesajı tek cümlede yazma
  • Kanıtla destekleme
  • Mesaj-grafik hizalama
  • Fazla mesajdan kaçınma
  • Mesaj doğrulama
Modül 4
Anlatı Yapısı
  • Durum-çatışma-çözüm
  • Piramit ilkesi (Minto)
  • Kahramanın yolculuğu uyarlaması
  • Başlangıç-gelişme-sonuç
  • Anlatı yayı (arc)
  • Yapıyı bulguya uydurma
Günün hedefiKatılımcı, dikkati yönlendirip bulguyu ikna edici bir sunuma dönüştürebilir.
Modül 1
Dikkat Yönlendirme
  • Ön-dikkat öznitelikleriyle vurgu
  • Renk ve kalınlıkla öne çıkarma
  • Gri ile arka plana itme
  • Göz yolu (visual hierarchy)
  • Tek odak noktası
  • Dağınıklığı azaltma
Modül 2
Başlık ve Not
  • Açıklayıcı (takeaway) başlık
  • Grafik üstü ana çıkarım
  • Annotation ile bağlam
  • Ok ve etiketle yönlendirme
  • Sayıyı sözle anlamlandırma
  • Kaynak ve dipnot
Modül 3
Akış Kurgusu
  • Kademeli ortaya çıkarma
  • Slayt/pano sıralaması
  • Geçiş ve bağlantı cümleleri
  • Tek grafik-tek fikir
  • Özet ve tekrar
  • Aksiyon çağrısı (call to action)
Modül 4
Teslim ve Etkileşim
  • Sunum provası
  • Soru-cevaba hazırlık
  • İtiraz yönetimi
  • Zaman yönetimi
  • Takip dokümanı
  • Geri bildirimle iyileştirme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Kitle Analizi

Hedef kitleye ve karara göre sunumu uyarlarsınız.

✅
Tek Mesaj

Veriden tek, güçlü bir ana mesaj çıkarırsınız.

✅
Anlatı Yapısı

Piramit ilkesi ve anlatı yayıyla kurgu kurarsınız.

✅
Açıklayıcı Analiz

Keşfedici bulguları açıklayıcı anlatıya dönüştürürsünüz.

✅
Dikkat Yönlendirme

Ön-dikkat öznitelikleriyle odak yaratırsınız.

✅
Açıklayıcı Başlık

Takeaway başlık ve annotation ile mesajı netleştirirsiniz.

✅
Akış

Kademeli ortaya çıkarmayla ikna edici akış kurgularsınız.

✅
Aksiyon

Sunumu net bir aksiyon çağrısıyla kapatırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri analistleri
  • ürün ve pazarlama ekipleri
  • danışmanlar
  • bulgularını yöneticilere sunan herkes için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Analistler, ürün/pazarlama ekipleri, danışmanlar ve bulgularını yöneticilere sunan herkes için uygundur.
Tasarım yeteneği gerekir mi?
Hayır; odak anlatı ve iletişimdedir, grafik estetiği Visual Design Theory eğitiminde ele alınır.
Keşfedici ve açıklayıcı analiz farkı nedir?
Keşfedici kendimiz için veriyi anlar; açıklayıcı başkasına belirli bir bulguyu iletir.
Seride başka eğitim var mı?
Evet; Misleading Visualizations ve Visual Design Theory tamamlayıcı eğitimlerdir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Visualizing Data for Impact: Data Storytelling Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikGoogle Analytics'e Giriş Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Google Analytics'e Giriş Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

GA4 mülkü kurma, izleme kodu yerleştirme, standart raporları okuma ve ilk dönüşümü işaretlemeyi sıfırdan, adım adım öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikGreenplum Architecture and Data Modeling Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Greenplum Architecture and Data Modeling Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Greenplum MPP mimarisi, dağıtım anahtarı, veri eğriltisi, bölümleme, boyutsal modelleme ve EXPLAIN ile sorgu optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikGuardium Data Protection - Monitoring data end to end Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Guardium Data Protection - Monitoring data end to end Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM Guardium ile veritabanı aktivite izleme: S-TAP, erişim ve extrusion politikaları, blocking, denetim raporları ve PCI/GDPR/SOX uyumluluğunu öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikHandling Missing Values and Outliers in Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Handling Missing Values and Outliers in Data Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

MCAR/MAR/MNAR, imputation (KNN, MICE), IQR, z-skoru, Isolation Forest ve robust istatistiklerle eksik veri ve aykırı değerleri doğru işlemeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikHiveServer & HCatalog Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

HiveServer & HCatalog Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Hive mimarisi, HiveQL, HiveServer2 bağlantıları, HCatalog ile meta veri paylaşımı ve ORC/partition tabanlı performans optimizasyonunu öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn