| 1 | Veri Görselleştirmenin Tanımı, Amacı ve Sağlık Verisi Analizindeki Önemi | [1], s. 10-30 |
| 2 | Etkili Veri Görselleştirmenin Temel İlkeleri ve Tasarım Kuralları | [1], s. 30-45 |
| 3 | Veri Görselleştirme Süreci: Hedefi Tanımlama, Veri Toplama, Temizleme, Analiz ve Görsel Sunum | [2], s. 20-80 |
| 4 | Veri Türleri ve Uygun Görselleştirme Teknikleri Arasındaki İlişki | [2], s. 81-148 |
| 5 | Temel Grafik Türleri ve Kullanım Alanları: Çizgi Grafikler, Çubuk Grafikler, Pasta Grafikler | [3], s. 30-180 |
| 6 | İleri Grafik Türleri: Dağılım Grafikleri, Histogramlar, Kutu Grafikleri, Isı Haritaları | [1], s. 118-205 |
| 7 | Coğrafi Veri Görselleştirmesi ve Harita Tabanlı Görseller | [1], s. 150-190 |
| 8 | Ara sınav | |
| 9 | İnteraktif Veri Görselleştirme ve Panolar (Dashboards) Tasarımı | [1], s. 206-217 |
| 10 | Veri Görselleştirme Araçları: Tableau, Microsoft Power BI, Looker Studio (Google Data Studio) | [3], s. 190-220 |
| 11 | Programlama Dilleri ile Veri Görselleştirme: Python (Matplotlib, Seaborn) ve R (ggplot2) | [1], s. 214-234 |
| 12 | Sağlık Verisi Görselleştirme Senaryoları | [1] s. 50-85; [2] s 25-37 |
| 13 | Veri Hikayeciliği (Data Storytelling) ve Bulguların Etkili İletişimi | [1], s. 225-260 |
| 14 | Görselleştirmede Etik Yaklaşımlar ve Yanlış Yönlendirmeden Kaçınma | [2], s. 30-80 |
| 15 | Sağlıkta Karar Destek Sistemlerinde Veri Görselleştirmenin Rolü | [3], s. 17-76 |
| 16 | Final sınavı | |