DERECE PROGRAMLARI

: Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Genel Tanım

Kuruluş (kuruluş tarihi, programın genel yapısı)

Veri Bilimi yüksek lisans programı 2019 yılında kurulmuştur. 2019-2020 eğitim-öğretim yılında öğrenci kabulüne başlanmıştır. Programın amacı istatistiksel düşüncenin temellerine hâkim, makine öğreniminin gücünü ve veri bilimi için gereken yöntem ve teknolojilerin kullanımını bilen, gerekli teknik donanıma sahip uzmanlar yetiştirmektir.

Kazanılan Derece

Veri Bilimi Yüksek Lisans - Tezsiz Derecesi (İkinci Öğretim)

Derecenin Düzeyi

İkinci Düzey (Yüksek Lisans Derecesi )

Kabul ve Kayıt Koşulları

Lisans Derecesi diploması, ülke çapında yapılan Lisansüstü Giriş Sınavından (ALES) ilgili alandaen az 55 puan, Enstitü giriş sınavından en az 65 puan.

Önceki Öğrenmenin Tanınması Hakkında Kurallar

Dokuz Eylül Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği, Ana Bilim Dalı Başkanlığı'nın uygun görüşü ve Enstitü Yönetim Kurulu kararı ile Enstitü Kurulu'nca belirlenen yatay geçiş koşullarını sağlamaları halinde Enstitülere bağlı programlara yatay geçişle öğrenci alınmaktadır. Öğrencinin bir başka üniversitenin lisansüstü programına kayıtlı iken alıp başarılı olduğu derslerden Dokuz Eylül'de aynı lisansüstü programa kayıt olduktan sonra hangilerinin asgari ders yükünden sayılması ile ilgili dilekçesine istinaden, ders içeriklerini ve not döküm çizelgesini gösteren başvurusu, danışmanın önerisi, anabilim dalı başkanlığının görüşü ve enstitü yönetim kurulu kararıyla belirlenir. Değişim programlarına katılan öğrencilerin karşı üniversiteden aldıkları dersler seçimlik ya da zorunlu ders olarak Enstitü Yönetim Kurulu onayı ile kabul edilebilir.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

1,5 yıl, 1 yılda 2 yarıyıl, her yarıyılda 16 hafta, 90 AKTS.

Program Profili (programın amacı, programın yapısı, yöneldiği alanlar, bölüm olanakları)

Program, veri bilimi için gerekli olan istatistik ve bilişim metodolojisine temel oluşturacak, tanımlayıcı ve çıkarsamalı istatistiksel yöntemler ile bilgisayar uygulamalarını kapsamaktadır.

Temel Program Kazanımları

1   Veri Biliminde çalışmak için gerekli olan istatistik ve bilişim metodolojisinin temelini oluşturmak.
2   Çözüm üretmek için veri toplayabilir ve yönetebilir olmak.
3   Analiz yapmak için verileri aktarabilir, düzenleyebilir ve işleyebilir olmak.
4   Verileri analiz etmek için keşifsel ve çıkarsamalı yöntemleri uygun bir şekilde seçebilmek ve sonuçları bağlamsal olarak yorumlayabilmek.
5   Geniş bir çeşitlilikte görsel ve sayısal veri özeti oluşturabilmek ve istatistiksel programlama dillerini kullanarak temel çıkarsama yöntemlerini uygulayabilmek.
6   Karmaşık istatistiksel modeller oluşturabilmek, bu modellerin verilere uyumunu değerlendirebilmek ve bu modelleri gerçek problemler için uygulayabilmek.
7   Problemleri çözmek için basit algoritmaları formüle edebilmek ve bunları veri bilimi çalışması için uygun yüksek seviyeli bir dilde kodlayabilmek (örneğin Python, R, Java).

Mezunların İstihdam Profilleri

Mezunlar kamu, özel sektör ve akademik kurumlarda veri bilimcisi, veri analisti olarak istihdam edilebilirler.

Üst Derece Programlarına Geçiş

Üçüncü düzey programlara başvurabilir.

TYYÇ - Program Yeterlilikleri İlişkisi


Ders Yapısı ve Kredileri

Programın zorunlu derslerine ek olarak, öğrenciler danışmanlarının onayı ile kendi tez konularına uygun seçmeli derslere kayıtlanırlar. Gerekli durumlarda, danışmanının onayı ile başka programlardan (DEU veya diğer üniversiteler) da derslere kayıtlanabilirler.Öğrencinin danışmanının onayı ile MAT 5083 Uygulamalı Matematiğe Giriş veya DSM 5001 Veri Biliminde Olasılık ve İstatistik derslerinden biri ile DSM 5003 İstatistiksel Hesaplama ve Programlama için R veya DSM 5004 Veri Bilimi için Python derslerinden birini zorunlu olarak alır. Öğrencinin zorunlu olarak alması gereken bu dersler danışmanınca ders kayıtlarında mutlaka Enstitüye bildirilir.
D:Ders U:Uygulama L:Laboratuvar
B:Bahar Dönemi G:Güz Dönemi H:Her İki Dönem
1 .Dönem:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
G 1 FBE 5555 BİLİMSEL ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ VE YAYIN ETİĞİ ZORUNLU 3 0 0 5
G 0 - SEÇMELİ DERSLER SEÇMELİ - - - 25
TOPLAM:   30
 
1 .Dönem Seçmeli:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
G 1 DSM 5001 VERİ BİLİMİNDE OLASILIK VE İSTATİSTİK SEÇMELİ 3 0 0 8
G 2 DSM 5003 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMA VE PROGRAMLAMA İÇİN R SEÇMELİ 3 0 0 8
G 3 DSM 5005 VERİ İŞLEME VE YÖNETİMİ SEÇMELİ 3 0 0 8
G 4 DSM 5007 DENETİMLİ İSTATİSTİKSEL ÖĞRENME SEÇMELİ 3 0 0 8
G 5 MAT 5083 UYGULAMALI MATEMATİĞE GİRİŞ SEÇMELİ 3 0 0 9
G 6 DSM 5011 HESAPLAMALI DİLBİLİM UYGULAMALARI SEÇMELİ 3 0 0 8
G 7 DSM 5013 BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİLERİ VE UYGULAMALARI SEÇMELİ 3 0 0 8
G 8 DSM 5015 İSTATİSTİKTE BULANIK MANTIK SEÇMELİ 3 0 0 8
G 9 DSM 5009 DETERMİNİSTİK OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİ SEÇMELİ 3 0 0 8
 
2 .Dönem:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
B 0 - SEÇMELİ DERSLER SEÇMELİ - - - 30
TOPLAM:   30
 
2 .Dönem Seçmeli:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
B 1 DSM 5002 VERİ BİLİMİ İÇİN ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER SEÇMELİ 3 0 0 8
B 2 DSM 5004 VERİ BİLİMİ İÇİN PYTHON SEÇMELİ 3 0 0 8
B 3 DSM 5006 KEŞİFSEL VERİ ANALİZİ VE VERİ GÖRSELLEŞTİRME SEÇMELİ 3 0 0 8
B 4 DSM 5016 GÖRÜNTÜ İŞLEME SEÇMELİ 3 0 0 8
B 5 DSM 5010 OPERASYON YÖNETİMİ İÇİN VERİ ANALİZİ SEÇMELİ 3 0 0 8
B 6 DSM 5012 UYGULAMALI ZAMAN SERİSİ ANALİZİ SEÇMELİ 3 0 0 8
B 7 DSM 5014 DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI SEÇMELİ 3 0 0 8
B 8 DSM 5008 DENETİMSİZ İSTATİSTİKSEL ÖĞRENME SEÇMELİ 3 0 0 8
 
3 .Dönem:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
G 1 DSM 5097 DÖNEM PROJESİ ZORUNLU 0 0 0 15
G 0 - SEÇMELİ DERSLER SEÇMELİ - - - 15
TOPLAM:   30
 
3 .Dönem Seçmeli:
Dönem No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
 

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

Sınavlar ve geçme notları ile ilgili olarak Dokuz Eylül Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği ve Fen Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü Eğitim Öğretim ve Sınav Uygulama Esasları uygulanmaktadır.
Ders değerlendirme kriterleri, o dersi veren öğretim üyesi (üyeleri) tarafından tanımlanır ve bilgi paketinde yer alan Ders Tanıtım Formunda verilir.

Mezuniyet Koşulları

Tezsiz ikinci devre (Yüksek Lisans Derecesi) Programı dersler (75 AKTS) ve Dönem Projesi (15 AKTS), toplam 90 AKTS kredisinden oluşmaktadır. Öğrenciler minimum 2.50/4.00 Ağrlıklı Not Ortalaması'na sahip olmalı ve tüm dersleri en az CB / S / TP notları ile geçmelidir.

Çalışma Şekli (tam zamanlı,yarı zamanlı,e-öğrenme)

Tam gün

Adres ve İletişim Bilgileri (program başkanı veya eşdeğeri)

Bölüm Başkanı: Prof.Dr.Selma GÜRLER
E-Posta :selma.erdogan@deu.edu.tr
Telefon : +90 232 - 3018571
Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Fakültesi
Tınaztepe Kampüsü
35390 Buca / İzmir