Program Tanımları

Kuruluş

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans (ingilizce) programı 2018 yılında açılmıştır. Anabilim dalımızda halen aktif 5 yüksek lisans (ingilizce) öğrencisi kayıtlı bulunmaktadır. Anabilim dalımızda 5 profesör, 5 doçent, 3 Dr.Öğr. Üyesi olmak üzere 13 kişilik bir bilimsel kadro tarafından katkı verilmektedir.

Kazanılan Derece

Lisansüstü Eğitim programında yer alan bütün dersleri başarıyla tamamlayan öğrenciler İstatistik alanında Yüksek lisans derecesi alırlar.

Kabul ve Kayıt Koşulları

Yüksek lisans programlarına alınacak öğrenci sayıları, öğrencilerde aranacak nitelikler, son başvuru tarihi, istenilen belgeler ve diğer hususlar ilanla duyurulur. Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların Yükseköğretim Kurulunca denkliği kabul edilmiş bir lisans diplomasına veya geçici mezuniyet belgesine sahip olmaları gerekir. Ayrıca, ÖSYM tarafından yapılan ALES'den ilgili puan türünde en az 55 standart puana sahip olması gerekmektedir. Yüksek lisansa öğrenci kabulünde yapılacak değerlendirmede adayın not ortalaması 100’lük sisteme göre değerlendirilir. ALES puanının %50’si, lisans not ortalamasının %40’ı ve yabancı dil puanının %10’u alınarak toplanır. Bu toplamın en az 60 puan olması gerekir. YDS’den veya ÖSYM tarafından eşdeğerliği kabul edilen uluslararası yabancı dil sınavından yabancı dil belgesi bulunmayan adayların, yabancı dil puanı sıfır kabul edilerek hesaplama yapılır. Bu taban puanın üstündeki adaylar, en yüksek puandan itibaren sıralanarak ilan edilen kontenjanlara göre yerleştirilir. Puan eşitliği durumunda ALES puanı yüksek olan aday tercih edilir.

Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar

Üniversitedeki aynı enstitünün bir başka anabilim dalında veya başka bir yükseköğretim kurumunun eşdeğer enstitüsüne bağlı lisansüstü programında en az bir yarıyılı tamamlamış olan başarılı öğrenci, lisansüstü programlara yatay geçiş yoluyla kabul edilebilir. Bir öğrencinin yatay geçiş başvurusunun kabul edilebilmesi için, başvuru tarihine kadar kayıt yaptırmış bulunduğu derslerden ağırlıklı not ortalamasının en az 75 olması, halen devam etmekte olduğu lisansüstü öğretim programı ile geçmek istediği program arasında dersler ve giriş koşulları bakımından uyum olması, ilgili anabilim dalında tez danışmanlığını üstlenebilecek öğretim üyesi ve alt yapı imkanlarının bulunması gerekir. Üniversitenin bir lisansüstü programına yatay geçiş yapmak isteyen öğrenci; devam etmekte olduğu öğretim programını tanıtan ve kayıt olduğu derslerden başarı durumunu belirten belgeleri dilekçesine ekleyerek, izleyen yarıyıl öğretiminin başlama tarihinden en az üç hafta önce, ilgili enstitü müdürlüğüne başvurur.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Tezli yüksek lisans programı 24 ulusal kredi ve 120 AKTS’den az olmamak koşuluyla en az yedi ders, seminer ve tez/sanat çalışmasını içeren özel konulu derslerden oluşur. Tezli yüksek lisans öğrencisinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden de seçilebilir. Ayrıca, dersler danışmanın görüşü doğrultusunda, ilgili anabilim/anasanat dalı başkanlığının önerisi ve enstitü yönetim kurulu onayı ile diğer yükseköğretim kurumlarında verilmekte olan lisansüstü derslerden de seçilebilir. Seminer dersi ve tez çalışması yerel kredi sistemine göre kredisiz olup başarılı veya başarısız olarak değerlendirilir. Öğrenci, en geç üçüncü yarıyılın başından itibaren her yarıyıl tez çalışmasına kayıt yaptırmak zorundadır. Tezli yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, ilgili enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır. Tez sınavının tamamlanmasından sonra jüri tez hakkında salt çoğunlukla kabul, red veya düzeltme kararı verir. Tezi hakkında düzeltme kararı verilen öğrenci en geç üç ay içinde gereğini yaparak tezini aynı jüri önünde tekrar savunur. Bu savunma sonunda da tezi kabul edilmeyen öğrencinin kaydı silinir.

Program Profili


Öğrencinin en az 24 kredilik ders alıp en fazla dört dönem içerisinde bu derslerden başarıyla geçmesi gerekir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl uzatmayla azami altı yarıyıldır. Azami süre içinde kredili derslerini, seminer ve tez çalışmasını başarıyla tamamlayamadığı için tez sınavına giremeyen bir öğrenci, ilgili dönem için öngörülen katkı payı veya öğrenim ücretini ödemek koşuluyla öğrenimine devam etmek üzere kayıt yaptırabilir. Bu durumda ders ve sınavlara katılma ile tez hazırlama hariç, öğrencilere tanınan diğer haklardan yararlandırılmaksızın öğrencilik statüleri devam eder.

Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)


Mezunlar kantitatif analiz yapan planlama ünitelerinde, sigorta şirketlerinde, endüstrilerin kalite kontrol birimlerinde, üretim kontrol ve teknoloji geliştirme aşamalarında, tarımla ilgili sektörlerin deney düzenleme aşamasında, bilgisayar programlama şirketlerinde ve bankalarda çalışabilmektedirler. Böylece bir İstatistikçinin, sayısal değerlendirmelerin yapıldığı Devlet Planlama Teşkilatı, Sanayi ve Ticaret Bakanlığı, Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), Standartlar Enstitüsü, İş ve İşçi Bulma Kurumu gibi kuruluşların yanı sıra, özel sektör şirketleri tarafından da istihdam edilebilmeleri söz konusu olmaktadır. Ayrıca İstatistikçiler Üniversitelerin İstatistik ile ilgili diğer bölümlerinde araştırmacı ve eğitmen olarak da çalışabilmektedirler.

Üst Derece Programlarına Geçiş


Yüksek lisans programını başarı ile tamamlayan mezunlar , ALES sınavından geçerli notu almaları , İngilizce dil yetkinliğini sağlamaları koşuluyla gerek kendi alanlarında gerekse çok disiplinli alanlarında doktora programlarına başvurabilir ve mülakat sınavında başarılı olmaları halinde kabul edilirler.

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

Öğrenci aldığı dersten öğretim üyesinin uygulayacağı vize, final ve bunun gibi değerlendirmeler sonunda genel ortalama olarak en az CB (65-69) notuna sahip olmak zorundadır. Aksi taktirde o dersten başarısız sayılır

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme


Öğrenci aldığı dersten öğretim üyesinin uygulayacağı vize, final ve bunun gibi değerlendirmeler sonunda genel ortalama olarak en az CB (65-69) notuna sahip olmak zorundadır. Aksi taktirde o dersten başarısız sayılır

Mezuniyet Koşulları

Tezli yüksek lisans programını başarıyla tamamlayan öğrenciye yönetmeliğin bütün gereklerini ve diğer koşulları da sağlaması kaydıyla tezli ingilizce yüksek lisans diploması verilir.

Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)


Prof. Dr. Yüksel Terzi Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı 55139 Kurupelit Atakum / Samsun Türkiye Telefon: +90 362 3121919-5215 e-posta: yukselt@omu.edu.tr

Bölüm Olanakları


Anabilim dalımızda 40 adet ve 18 adet bilgisayardan oluşan iki tane bilgisayar laboratuvarı, 1 adet seminer odası ve 1 adet lisansüstü öğrenci çalışma odası bulunmaktadır.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 70565 Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
2 70566 Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
3 70567 Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
4 70568 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
5 70569 Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
6 70570 Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
7 70571 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
8 70572 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
9 70573 Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
10 70574 Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
11 70575 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.
12 70576 Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
13 70577 Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
14 70578 Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
15 70579 Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.

Türkiye Yükseköğretim Yeterlilikler Çerçevesi (TYYÇ)

BİLGİ

1.
Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme.
2.
Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme.

BECERİ

1.
Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme.
2.
Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler oluşturabilme
3.
Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme.

YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )

1.
Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme.
2.
Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve sorumluluk alarak çözüm üretebilme.
3.
Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme.

YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )

1.
Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme.

YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )

1.
Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme
2.
Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemeyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme.
3.
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi'nde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilme.
4.
Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilme.

YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )

1.
Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme.
2.
Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme
3.
Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme.

Türkiye Yükseköğretim Yeterlilikler Çerçevesi (TYYÇ)

TYYÇ Program Çıktıları
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
BİLGİ 1
2
BECERİ 1
2
3
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği ) 1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği ) 1
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik ) 1
2
3
4
YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik ) 1
2
3

Müfredat

Yıl: 1, Dönem: 1
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBE-1 Seçmeli Dersler SDG 0 0 0 0 30


Yıl: 1, Dönem: 2
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBE-2 Seçmeli Dersler SDG 0 0 0 0 30
FBESYL Seminer Zorunlu 0 0 0 0 0
FBUA100 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 0 0 0


Yıl: 2, Dönem: 3
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBETZ Tez Zorunlu 0 0 0 0 30
FBUA100 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 0 0 0


Yıl: 2, Dönem: 4
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBETZ Tez Zorunlu 0 0 0 0 30

Seçmeli Ders Grupları (SDG)

Yıl: 1, Dönem: 1
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
EIST601 Statistical Theory I 3 0 0 3 7.5
EIST602 Statistical Theory II 3 0 0 3 7.5
EIST603 Simulation Techniques 0 3 0 3 7.5
EIST604 Quening Theory 3 0 0 3 7.5
EIST605 Regression Theory and Methods 3 0 0 3 7.5
EIST606 Biostatistics 3 0 0 3 7.5
EIST607 Statistical Information Systems 3 0 0 3 7.5
EIST608 Data Analysis Via Statistical Software-I 3 0 0 3 7.5
EIST609 Fuzzy Mathematical Programming 2 0 0 2 7.5
EIST610 Data Enveloping Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST611 Data Analysis Via Statistical Software-II 3 0 0 3 7.5
EIST612 Simulation Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST613 Nonparametric Statistical Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST614 Analysis Of Covariance 3 0 0 3 7.5
EIST615 Data Mining 3 0 0 3 7.5
EIST616 Regression Theory and Methods 3 0 0 3 7.5
EIST617 Optimization Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST618 Multivariate Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST619 Artificial Neural Networks 3 0 0 3 7.5
EIST620 Artificial Intelligence 3 0 0 3 7.5
EIST621 Machine Learning 3 0 0 3 7.5
EIST622 Advanced Bayesian Methods 3 0 0 3 7.5
EIST623 Renewal, and Reliability Theory 3 0 0 3 7.5
EIST624 Experiment Design 3 0 0 3 7.5
EIST625 Reliability Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST626 Alternative Regression Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST627 Scientific Research Methods and Ethics 3 0 0 3 7.5
EIST628 Statistical Theory I 3 0 0 3 7.5
EIST639 Advanced Time Series Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST654 Data Mining 3 0 0 3 7.5
EIST655 Information Security 3 0 0 3 7.5
EIST656 Biometrics 3 0 0 3 7.5


Yıl: 1, Dönem: 2
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
EIST601 Statistical Theory I 3 0 0 3 7.5
EIST602 Statistical Theory II 3 0 0 3 7.5
EIST603 Simulation Techniques 0 3 0 3 7.5
EIST604 Quening Theory 3 0 0 3 7.5
EIST605 Regression Theory and Methods 3 0 0 3 7.5
EIST606 Biostatistics 3 0 0 3 7.5
EIST607 Statistical Information Systems 3 0 0 3 7.5
EIST608 Data Analysis Via Statistical Software-I 3 0 0 3 7.5
EIST609 Fuzzy Mathematical Programming 2 0 0 2 7.5
EIST610 Data Enveloping Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST611 Data Analysis Via Statistical Software-II 3 0 0 3 7.5
EIST612 Simulation Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST613 Nonparametric Statistical Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST614 Analysis Of Covariance 3 0 0 3 7.5
EIST615 Data Mining 3 0 0 3 7.5
EIST616 Regression Theory and Methods 3 0 0 3 7.5
EIST617 Optimization Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST618 Multivariate Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST619 Artificial Neural Networks 3 0 0 3 7.5
EIST620 Artificial Intelligence 3 0 0 3 7.5
EIST621 Machine Learning 3 0 0 3 7.5
EIST622 Advanced Bayesian Methods 3 0 0 3 7.5
EIST623 Renewal, and Reliability Theory 3 0 0 3 7.5
EIST624 Experiment Design 3 0 0 3 7.5
EIST625 Reliability Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST626 Alternative Regression Techniques 3 0 0 3 7.5
EIST627 Scientific Research Methods and Ethics 3 0 0 3 7.5
EIST628 Statistical Theory I 3 0 0 3 7.5
EIST639 Advanced Time Series Analysis 3 0 0 3 7.5
EIST654 Data Mining 3 0 0 3 7.5
EIST655 Information Security 3 0 0 3 7.5
EIST656 Biometrics 3 0 0 3 7.5