Program Tanımları

Kuruluş

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans programı 2020 yılında açılmıştır. Anabilim dalımızda halen aktif 25 yüksek lisans öğrencisi kayıtlı bulunmaktadır. Anabilim dalımızda 1 profesör, 2 doçent, 2 Dr.Öğr. Üyesi olmak üzere 5 kişilik bir bilimsel kadro tarafından katkı verilmektedir.

Kuruluş

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans programı 2020 yılında açılmıştır. Anabilim dalımızda halen aktif 25 yüksek lisans öğrencisi kayıtlı bulunmaktadır. Anabilim dalımızda 1 profesör, 2 doçent, 3 Dr.Öğr. Üyesi olmak üzere 6 kişilik bir bilimsel kadro tarafından katkı verilmektedir.

Kazanılan Derece

Lisansüstü Eğitim programında yer alan bütün dersleri başarıyla tamamlayan öğrenciler Veri Bilimi alanında (Tezsiz) 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. Başvuru için ALES ya da Dil Puanı şartı bulunmamaktadır.

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

Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı ile ilgili herhangi bir yatay geçiş modeli bulunmamaktadır.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans programında eğitim öğretim 3 yarıyıldan oluşmaktadır. Veri Bilimi tezsiz yüksek lisans öğrencileri için ders aşamasını tamamlamanın ön koşulu tüm derslerden asgari geçme notu olan 65 puanı almış olması gerekmektedir. Bunun yanı sıra mezuniyet için proje/tez çalışmasının tamamlanması gerekmektedir. Ayrıca öğrencilerin 4 zorunlu dersi de başarı ile tamamlamış olmaları gerekmektedir.

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 proje çalışmasını başarıyla tamamlayamayan 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 proje 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, tezsiz bir programı tamamladıkları için hukuki olarak Doktora programlarına başvuramazlar.

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 tezsiz yüksek lisans diploması verilir.

Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )

1

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

Prof. Dr. Mehmet Ali CENGİZ Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı 55139 Kurupelit Atakum / Samsun Türkiye Telefon: +90 362 3121919-7003 e-posta: macengiz@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 79335 Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
2 79336 Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
3 79337 Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve veri bilimi metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
4 79338 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
5 79339 Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
6 79340 Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
7 79341 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
8 79342 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
9 79343 Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
10 79344 Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
11 79345 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.
12 79346 Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
13 79347 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 79348 Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
15 79349 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
UIST600 Dönem Projesi Zorunlu 0 0 0 0 30


Yıl: 2, Dönem: 3
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
UIST600 Dönem Projesi Zorunlu 0 0 0 0 30

Seçmeli Ders Grupları (SDG)

Yıl: 1, Dönem: 1
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
UIST601 Bayesci Çıkarım 3 0 0 3 6
UIST602 Makine Öğrenimi 3 0 0 3 6
UIST603 Derin Öğrenme 3 0 0 3 6
UIST604 Veri Bilimi İçin Algoritmalar 3 0 0 3 6
UIST605 Bayesci Makine Öğrenme 3 0 0 3 6
UIST606 Büyük Veri Platformları 3 0 0 3 6
UIST607 Veri Madenciliği 3 0 0 3 6
UIST608 Hesaplamalı İstatistik I 3 0 0 3 6
UIST609 Bilgisayar Programlama 3 0 0 3 6
UIST610 Bilgisayarlı Görme 3 0 0 3 6
UIST611 Veri Bilimi 3 0 0 3 6
UIST612 Veri Yapıları 3 0 0 3 6
UIST613 Veri Görselleştirme 3 0 0 3 6
UIST614 Algoritmaların Tasarımı ve Analizi 3 0 0 3 6
UIST615 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3 0 0 3 6
UIST616 Yapay Zekaya Giriş 3 0 0 3 6
UIST617 Modelleme ve Optimizasyon 3 0 0 3 6
UIST618 Monte Carlo Benzetimi ve Simulasyon 3 0 0 3 6
UIST619 Çok Değişkenli ve Kompleks Analiz 3 0 0 3 6
UIST620 Sosyal Ağ Analizi 3 0 0 3 6
UIST621 Veritabanı Sistemlerinin Temel Prensipleri 3 0 0 3 6
UIST622 Zaman Serileri Analizi ve Kestirim 3 0 0 3 6
UIST623 Lineer Modeller 3 0 0 3 6
UIST624 Genelleştirilmiş Lineer Modeller 3 0 0 3 6
UIST625 Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Etik 3 0 0 3 6


Yıl: 1, Dönem: 2
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
UIST601 Bayesci Çıkarım 3 0 0 3 6
UIST602 Makine Öğrenimi 3 0 0 3 6
UIST603 Derin Öğrenme 3 0 0 3 6
UIST604 Veri Bilimi İçin Algoritmalar 3 0 0 3 6
UIST605 Bayesci Makine Öğrenme 3 0 0 3 6
UIST606 Büyük Veri Platformları 3 0 0 3 6
UIST607 Veri Madenciliği 3 0 0 3 6
UIST608 Hesaplamalı İstatistik I 3 0 0 3 6
UIST609 Bilgisayar Programlama 3 0 0 3 6
UIST610 Bilgisayarlı Görme 3 0 0 3 6
UIST611 Veri Bilimi 3 0 0 3 6
UIST612 Veri Yapıları 3 0 0 3 6
UIST613 Veri Görselleştirme 3 0 0 3 6
UIST614 Algoritmaların Tasarımı ve Analizi 3 0 0 3 6
UIST615 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme 3 0 0 3 6
UIST616 Yapay Zekaya Giriş 3 0 0 3 6
UIST617 Modelleme ve Optimizasyon 3 0 0 3 6
UIST618 Monte Carlo Benzetimi ve Simulasyon 3 0 0 3 6
UIST619 Çok Değişkenli ve Kompleks Analiz 3 0 0 3 6
UIST620 Sosyal Ağ Analizi 3 0 0 3 6
UIST621 Veritabanı Sistemlerinin Temel Prensipleri 3 0 0 3 6
UIST622 Zaman Serileri Analizi ve Kestirim 3 0 0 3 6
UIST623 Lineer Modeller 3 0 0 3 6
UIST624 Genelleştirilmiş Lineer Modeller 3 0 0 3 6
UIST625 Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Etik 3 0 0 3 6