Program Tanımları

Kuruluş


Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilim Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Doktora (ingilizce) programı 2020 yılında açılmıştır. Anabilim dalımıza 3 profesör, 3 Dr.Öğr. Üyesi olmak üzere 6 kişilik bir bilimsel kadro tarafından katkı verilmektedir.

Kazanılan Derece


Doktora Eğitim programında yer alan bütün dersleri başarıyla tamamlayan öğrenciler İstatistik alanında Bilim Doktoru derecesi alırlar.

Kabul ve Kayıt Koşulları


Doktora programına başvurabilmek için adayların yüksek lisans diplomasına ve en az 60 ALES puanına sahip olmaları gerekir.Doktora programlarına öğrenci kabulündeki değerlendirmede; ALES puanının %50’si, lisans not ortalamasının %25’i ve sözlü ve/veya yazılı giriş sınavı sonucunun %25’i alınarak toplanır. Bu toplamın en az 65 olması gerekir. Bu taban puanın üstündeki adaylar, en yüksek puandan itibaren sıralanarak ilan edilen kontenjanlara göre ilgili programlara yerleştirilir. Puan eşitliği durumunda ALES puanı yüksek olan aday tercih edilir. Doktora giriş sınavına girmeyen adaylar başarısız kabul 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 80 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.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Doktora Programının süresi sekiz yarıyıldır. Program; toplam 24 yerel kredi ve 180 AKTS' den az olmamak koşuluyla en az yedi adet ders, yeterlik sınavı, tez önerisi, tez sunumu ve tez savunmasından oluşur. Derslerini başarı ile tamamlayan öğrenci, yeterlik sınavına alınır. Bu sınavdan da başarılı olması halinde tez önerisini jüri önünde sunar. Altı aylık sürelerle tezindeki ilerlemesini ve sonuçları tez izleme komisyonuna sözlü olarak sunar. Seminer ve tez çalışması yerel kredi sistemine göre kredisiz olup başarılı veya başarısız olarak değerlendirilir. 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 altı 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. Daha sonra öğrenci doktora yeterlilik sınavına girer. Başarılı olması durumunda en az 3 tez izleme komitesi değerlendirmesinden geçerek tezini bitirir. Öğrenci durumuna göre uzatma alabilir.

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

Doktora programını başarı ile tamamlayan mezunlar , aynı veya benzer alanlarda yurt içinde veya yurt dışında yüksek öğretim kurumlarına akademik bir pozisyon, veya kamu kuruluşlarındaki araştırma merkezlerine uzman pozisyonu için başvurabilirler.

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

Öğrenci aldığı dersten öğretim üyesinin uygulayacağı vize, final ve bunun gibi değerlendirmeler sonunda genel ortalama olarak en az 60 almak zorundadır. Aksi taktirde o dersten başarısız sayılır.

Mezuniyet Koşulları

Programı başarıyla tamamlayan öğrenciye yönetmeliğin bütün gereklerini ve diğer koşulları da sağlaması kaydıyla doktora 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

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

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 79320 Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştirir ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygular, özgün bir konuyu araştırır, kavrar, tasarlar, uyarlar ve uygular.
2 79321 Yeni ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
3 79322 Alanı ile ilgili en az bir bilimsel makaleyi ulusal ve/veya uluslar arası hakemli dergilerde yayınlayarak ve/veya özgün bir yapıt üreterek ya da yorumlayarak alanındaki bilginin sınırlarını genişletir.
4 79323 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar; yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
5 79324 Ulusal ve uluslararası bilimsel araştırma gruplarında bilimsel araştırma yapar.
6 79325 Alanındaki yeni bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirir, kullanır ve aktarır.
7 79326 Uzman kişiler ile alanındaki konuların tartışılmasında özgün görüşlerini savunur ve alanındaki yetkinliğini gösteren etkili bir iletişim kurar.
8 79327 Eleştirel düşünme, sorun çözme ve karar verme gibi üst düzey zihinsel süreçleri kullanarak alanı ile ilgili yeni düşünce ve yöntemler geliştirir.
9 79328 Alanı ile ilgili çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olur.
10 79329 Alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur.
11 79330 Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşır.
12 79331 Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceler, geliştirir ve gerektiğinde değiştirmeye yönelik eylemleri yönetir.
13 79332 Özgün ve disiplinler arası sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
14 79333 Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını, bilişim ve iletişim teknolojilerindeki gelişmeleri takip ederek, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.
15 79334 Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştiren ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygulayan özgün bir çalışmayı bağımsız olarak gerçekleştirerek alanındaki ilerlemeye katkıda bulunur.

Türkiye Yükseköğretim Yeterlilikler Çerçevesi (TYYÇ)

BİLGİ

1.
Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirebilme, derinleştirebilme ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşabilme.
2.
Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme; yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşabilme.

BECERİ

1.
Alanındaki yeni bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirebilme ve kullanabilme.
2.
Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştirebilme ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygulayabilme, özgün bir konuyu araştırabilme, kavrayabilme, tasarlayabilme, uyarlayabilme ve uygulayabilme.
3.
Yeni ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilme.
4.
Alanı ile ilgili çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olma.

YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )

1.
Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştiren ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygulayan özgün bir çalışmayı bağımsız olarak gerçekleştirerek alanındaki ilerlemeye katkıda bulanabilme.
2.
Alanı ile ilgili en az bir bilimsel makaleyi ulusal ve/veya uluslar arası hakemli dergilerde yayınlayarak ve/veya özgün bir yapıt üreterek ya da yorumlayarak alanındaki bilginin sınırlarını genişletebilme.
3.
Özgün ve disiplinlerarası sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme.

YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )

1.
Yaratıcı ve eleştirel düşünme, sorun çözme ve karar verme gibi üst düzey zihinsel süreçleri kullanarak alanı ile ilgili yeni düşünce ve yöntemler geliştirebilme.

YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )

1.
Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceleyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmeye yönelik eylemleri yönetebilme.
2.
Uzman kişiler ile alanındaki konuların tartışılmasında özgün görüşlerini savunabilme ve alanındaki yetkinliğini gösteren etkili bir iletişim kurabilme.
3.
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyi'nde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurabilme ve tartışabilme.

YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )

1.
Alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunabilme.
2.
Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunların çözümünde stratejik karar verme süreçlerini kullanarak işlevsel etkileşim kurabilme.
3.
Alanı ile ilgili konularda karşılaşılan toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunabilme ve bu değerlerin gelişimini destekleyebilme.

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
4
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği ) 1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği ) 1
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik ) 1
2
3
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
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
FBESDR Seminer Zorunlu 0 0 0 0 0
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
FBESDR Seminer Zorunlu 0 0 0 0 0
FBETZ Tez Zorunlu 0 0 0 0 30


Yıl: 3, Dönem: 5
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBETZ Tez Zorunlu 0 0 0 0 30


Yıl: 3, Dönem: 6
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBETZ Tez Zorunlu 0 0 0 0 30


Yıl: 5, Dönem: 10
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: 5, Dönem: 9
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

Seçmeli Ders Grupları (SDG)

Yıl: 1, Dönem: 1
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
EIST701 Bayesian Computational Statistics 3 0 0 3 6
EIST702 Quantitative and Qualitative Data Analysis 3 0 0 3 6
EIST703 Statistical Modelling 3 0 0 3 6
EIST704 Sampling Theory 3 0 0 3 6
EIST705 Robust Statistical Techniques 3 0 0 3 6
EIST706 Multivariate Time Series 3 0 0 3 6
EIST707 Optimization Techniques 3 0 0 3 6
EIST708 Machine Learning 3 0 0 3 6
EIST709 Data Science 3 0 0 3 6
EIST710 Advanced Statistical Regression Analysis 3 0 0 3 6
EIST711 Statistical Consulting 3 0 0 3 6
EIST712 Bayesian Networks 3 0 0 3 6
EIST713 Statistical for High Dimensional Data 3 0 0 3 6
EIST714 Graphical Models 3 0 0 3 6
EIST715 Introduction to Statistical Relational Learning 3 0 0 3 6
EIST716 Bayesian Forecasting and Dynamic Models 3 0 0 3 6
EIST717 Probability and Random Processes 3 0 0 3 6
EIST718 Longtitunal Data Analysis 3 0 0 3 6
EIST719 Simulation Techniques 3 0 0 3 6
EIST720 Risk Management 3 0 0 3 6
EIST721 Generalized Lineer Models 3 0 0 3 6
EIST722 Multivariate Statistical Analysis 3 0 0 3 6
EIST723 Design of Experiment 3 0 0 3 6
EIST724 Statistical Computing 3 0 0 3 6
EIST725 Linear Models 3 0 0 3 6
EIST726 Statistical Inference 3 0 0 3 6
EIST727 Survival Analysis 3 0 0 3 6
EIST728 Econometric Models 3 0 0 3 6
EIST729 Non – Parametric Statistical Techniques 3 0 0 3 6
EIST730 Cryptology 3 0 0 3 6


Yıl: 1, Dönem: 2
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
EIST701 Bayesian Computational Statistics 3 0 0 3 6
EIST702 Quantitative and Qualitative Data Analysis 3 0 0 3 6
EIST703 Statistical Modelling 3 0 0 3 6
EIST704 Sampling Theory 3 0 0 3 6
EIST705 Robust Statistical Techniques 3 0 0 3 6
EIST706 Multivariate Time Series 3 0 0 3 6
EIST707 Optimization Techniques 3 0 0 3 6
EIST708 Machine Learning 3 0 0 3 6
EIST709 Data Science 3 0 0 3 6
EIST710 Advanced Statistical Regression Analysis 3 0 0 3 6
EIST711 Statistical Consulting 3 0 0 3 6
EIST712 Bayesian Networks 3 0 0 3 6
EIST713 Statistical for High Dimensional Data 3 0 0 3 6
EIST714 Graphical Models 3 0 0 3 6
EIST715 Introduction to Statistical Relational Learning 3 0 0 3 6
EIST716 Bayesian Forecasting and Dynamic Models 3 0 0 3 6
EIST717 Probability and Random Processes 3 0 0 3 6
EIST718 Longtitunal Data Analysis 3 0 0 3 6
EIST719 Simulation Techniques 3 0 0 3 6
EIST720 Risk Management 3 0 0 3 6
EIST721 Generalized Lineer Models 3 0 0 3 6
EIST722 Multivariate Statistical Analysis 3 0 0 3 6
EIST723 Design of Experiment 3 0 0 3 6
EIST724 Statistical Computing 3 0 0 3 6
EIST725 Linear Models 3 0 0 3 6
EIST726 Statistical Inference 3 0 0 3 6
EIST727 Survival Analysis 3 0 0 3 6
EIST728 Econometric Models 3 0 0 3 6
EIST729 Non – Parametric Statistical Techniques 3 0 0 3 6
EIST730 Cryptology 3 0 0 3 6