EN
  • Anasayfa
  • VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL ( LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ )

  • EN

2025 - 2026 YILI

Ders Adı
VBL5000 Tez Çalışması - - - - - - - - - - -
VBL7000 Uzmanlık Alan - - - - - - - - - - -
2025 - 2026 Yılı Seçmeli Dersler
LEE5998 Akademik Türkçe - - - - - - - - - - -
LEE5999 Bilim Etiği ve Araştırma Teknikleri - - - - - - - - - - -
VBL5001 Veri Bilimi için Algoritma Tasarımı ve Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5002 İstatistiksel Veri Madenciliği - - - - - - - - - - -
VBL5003 Olasılık Teorisi - - - - - - - - - - -
VBL5004 İstatistik Teorisi - - - - - - - - - - -
VBL5005 Veri Biliminin Matematiksel Temelleri - - - - - - - - - - -
VBL5006 İleri Matematik - - - - - - - - - - -
VBL5007 Büyük Veriye Giriş - - - - - - - - - - -
VBL5008 Yapay Zekaya Giriş - - - - - - - - - - -
VBL5009 Makine Öğrenmesine Giriş - - - - - - - - - - -
VBL5010 Veri Bilimi için Programlama Dilleri - - - - - - - - - - -
VBL5011 Denetimli İstatistiksel Öğrenme - - - - - - - - - - -
VBL5012 Denetimsiz İstatistiksel Öğrenme - - - - - - - - - - -
VBL5013 Veri Tabanı Yönetimi ve Veri Ambarı Kavramları - - - - - - - - - - -
VBL5014 Makine Öğrenmesi Yöntemleri ve Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5015 Metin Madenciliği - - - - - - - - - - -
VBL5016 Derin Öğrenme - - - - - - - - - - -
VBL5017 Web Madenciliği - - - - - - - - - - -
VBL5018 İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri - - - - - - - - - - -
VBL5019 Veri Yoğun Bilimleri için Bulut Programlama - - - - - - - - - - -
VBL5020 Verilerin Görselleştirilmesi - - - - - - - - - - -
VBL5021 Zeki Optimizasyon Yöntemleri - - - - - - - - - - -
VBL5022 Veri Tabanı Sistemlerinin Gerçeklenmesi - - - - - - - - - - -
VBL5023 İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler - - - - - - - - - - -
VBL5024 İleri Regresyon Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5025 Biyoistatistik Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5026 Veri Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5027 İstatistik ve Veri Bilimi için Bilgisayar Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5028 Sosyal Ağ Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5029 Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5030 Doğrusal Olmayan Programlama - - - - - - - - - - -
VBL5031 Karar ve Oyun Teorisi - - - - - - - - - - -
VBL5032 Uygulamalı Zaman Serileri Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5033 Uygulamalı Parametrik Olmayan İstatistik Yöntemler - - - - - - - - - - -
VBL5034 Uygulamalı Fonksiyonel Analiz - - - - - - - - - - -
VBL5035 Uygulamalı İleri Ekonometri - - - - - - - - - - -
VBL5036 Panel Veri Modelleri - - - - - - - - - - -
VBL5037 Mekânsal Ekonometriye Giriş - - - - - - - - - - -
VBL5038 Yöneylem Araştırmasında Özel Konular - - - - - - - - - - -
VBL5039 Yapay Zekânın Matematiksel Temelleri - - - - - - - - - - -
VBL5040 Risk Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5041 Görüntü İşleme - - - - - - - - - - -
VBL5042 İleri Bilgisayar Grafikleri - - - - - - - - - - -
VBL5043 İnternet Yazılımları - - - - - - - - - - -
VBL5044 Mobil ve Kablosuz Ağlar - - - - - - - - - - -
VBL5045 Ayrık Matematikte İleri Konular - - - - - - - - - - -
VBL5046 Esnek Kümeler - - - - - - - - - - -
VBL5047 Oldukça Esnek Kümeler - - - - - - - - - - -
VBL5048 Bulanık Kümeler - - - - - - - - - - -
VBL5049 İleri Deney Tasarımı - - - - - - - - - - -
VBL5050 İstatistiksel Karar Kuramı - - - - - - - - - - -
VBL5051 İstatistiksel Kalite Kontrol Yöntemleri - - - - - - - - - - -
VBL5052 Yapay Sinir Ağları - - - - - - - - - - -
VBL5053 Nesne Yönelimli Programlama - - - - - - - - - - -
VBL5054 Python ile İstatistik Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5055 Veri Tabanı Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5056 Veri Yapıları ve Algoritma Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5057 Biyomedikal Veri Organizasyonu - - - - - - - - - - -
VBL5058 Sayısal İşaret Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5059 Sayısal İşaretler ile Yapay Zekâ Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5060 İnsan Makine Etkileşimi Uygulamaları - - - - - - - - - - -
VBL5061 MATLAB ile İstatistiksel Veri Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5062 Güvenilirlik ve Yaşam Analizi - - - - - - - - - - -
VBL5063 Stokastik Süreçler - - - - - - - - - - -
VBL5064 Stokastik Modelleme - - - - - - - - - - -
VBL5065 Stokastik Süreçler için Sonuç Çıkarım - - - - - - - - - - -
VBL5066 Olasılıkta Limit Teoremler - - - - - - - - - - -
VBL5067 İstatistikte Asimptotik Yöntemler - - - - - - - - - - -
VBL5068 İstatistikte Simülasyon - - - - - - - - - - -
VBL5069 Lineer Modeller - - - - - - - - - - -
VBL5070 Ölçü Teorisi - - - - - - - - - - -
VBL5071 Hesaplamalı Lojistik - - - - - - - - - - -
VBL5072 Optimizasyonda Metasezgisel Yöntemler - - - - - - - - - - -
VBL5073 Sıra İstatistikleri - - - - - - - - - - -
VBL5900 Seminer - - - - - - - - - - -
Ders - Program Çıktıları İlişkileri
Program Çıktıları Etkilediği Yüzde
Veri bilimi ve analitiğinin temel bileşenlerine hâkim olma; istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesine ilişkin yöntemleri uygulamalı olarak kullanabilme 0
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri tiplerini analiz etme becerisine sahip olma; büyük veri kümeleri üzerinden anlamlı çıkarımlar yaparak analitik yöntemleri etkili biçimde kullanabilme 0
Veri analizi ve modelleme süreçlerinde Python, R, SQL gibi programlama dillerinden yararlanabilme; veri işleme ve otomasyon adımlarını etkin biçimde yönetebilme 0
Veri görselleştirme ve sonuç raporlama tekniklerini kullanarak analiz bulgularını açık, etkili ve karar verme süreçlerine katkı sunacak biçimde ifade edebilme 0
Karmaşık veri odaklı problemleri analiz edebilme, uygun çözüm yolları geliştirebilme ve bilimsel araştırma yöntemleri aracılığıyla yaratıcı, veri temelli kararlar alabilme 0
Veri bilimi ve analitiği kapsamında karşılaşılan problemleri analiz edebilme, uygun veri analizi tekniklerini seçerek çözüm yolları geliştirebilme; istatistiksel, algoritmik ve yapay zekâ temelli yöntemleri eleştirel düşünme yeteneğiyle değerlendirebilme 0
Veri bilimi ve analitiği uygulamalarında Python, R, SQL gibi programlama dillerini etkin biçimde kullanabilme; veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri işleme, veri görselleştirme ve modelleme araçlarıyla pratik çözümler geliştirebilme, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar gerçekleştirebilme 0
Veri bilimi ve analitiği ile ilgili bireysel veya ekip çalışmalarında sorumluluk üstlenebilme, karmaşık veri projelerini bağımsız olarak planlayıp yürütebilme; karşılaştığı sorunlara analitik ve yaratıcı çözümler geliştirerek karar alma süreçlerinde etkin rol oynayabilme 0
Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojileri ve yöntemleri izleyerek yaşam boyu öğrenme bilinciyle kendini sürekli geliştirme yetkinliğine sahip olma; yeni bilgi ve becerileri hızla edinip uygulamaya aktarabilme 0
Veri bilimi ve analitiği alanındaki çalışmalarını yazılı, sözlü ve görsel yollarla açık ve etkili bir biçimde ifade edebilme; çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme, iletişim kurabilme ve iş birliğine dayalı çözümler geliştirebilme 0
Veri bilimi ve analitiği alanına özgü kavramlara, yöntemlere, algoritmalara ve araçlara hâkim olma; etik ilkelere uygun biçimde veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini yürütebilme, veri gizliliği ve güvenliği konularında sorumluluk bilinciyle hareket edebilme 0