Veri Bilimi

EA1: Öğrencilere veri bilimi, makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve büyük veri teknolojileri konularında ileri düzeyde teorik bilgi ve uygulamalı beceriler kazandırmak.

EA2: Öğrencilerin karmaşık veri problemlerini tanımlama, analiz etme ve çözümleme yeteneklerini geliştirerek, öngörüye dayalı analiz ve veri odaklı karar verme becerilerini güçlendirmek.

EA3: Yüksek performanslı hesaplama ve bilimsel araştırma metodolojileri kullanarak, veri bilimi alanında yenilikçi çözümler üretebilecek ve akademik bilgi birikimine katkı sağlayabilecek araştırmacılar yetiştirmek.

EA4: Öğrencilere çok disiplinli ekipler içinde etkin çalışma, liderlik yapma, etkili iletişim kurma ve proje yönetimi konularında yetkinlik kazandırmak. 

EA5:  Veri biliminin etik boyutlarına duyarlı bireyler yetiştirerek, sürekli gelişen teknoloji ve bilgi dünyasında yaşam boyu öğrenme becerilerine sahip profesyoneller olmalarını sağlamak.

Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı, Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu bünyesinde sunulan disiplinler arası ve ileri düzey bir akademik programdır. Program, günümüzün veri odaklı dünyasında bilimsel analiz, stratejik karar alma ve dijital inovasyon süreçlerine yön verebilecek nitelikli profesyoneller yetiştirmeyi amaçlamaktadır. Matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve iş analitiği alanlarını bütünleştiren program, büyük veri ortamlarında çalışabilecek, veriden değer yaratabilecek ve veri temelli çözümler geliştirebilecek uzmanlar yetiştirmeye odaklanır.

Bu yüksek lisans programı, öğrencilere veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistiksel modelleme, öngörücü analiz, yapay zekâ uygulamaları, veri görselleştirme ve algoritma geliştirme gibi alanlarda derinlemesine bilgi ve pratik beceriler kazandırır. Aynı zamanda, Python, R, SQL gibi modern programlama dilleri ve büyük veri teknolojilerinin etkin kullanımına odaklanır.

Programın müfredatı, veriye dayalı karar verme, modelleme ve analiz yapma konularında eleştirel düşünme, araştırma yetkinliği ve teknik derinlik kazandıracak şekilde yapılandırılmıştır. Öğrenciler, akademik teorileri gerçek dünyadaki karmaşık problemlere uygulamak üzere yapılandırılmış uygulamalı projeler, sektörel vaka analizleri ve laboratuvar uygulamaları yoluyla kapsamlı bir öğrenme süreci deneyimler. Etkileşimli ders içerikleri, araştırma seminerleri, akademik atölye çalışmaları ve sektörel işbirlikleri, öğrencilerin hem teorik bilgilerini pekiştirmesine hem de pratik yetkinlik kazanmasına katkı sağlar.

Programın tezli seçeneğinde öğrenciler, fakülte danışmanlığı eşliğinde bağımsız araştırmalar yürütür ve veri bilimi alanına katkı sağlayabilecek özgün çalışmalar üretir. Tezsiz program ise profesyonel uygulamalara odaklı ders içerikleriyle kariyer gelişimini destekler. Her iki program seçeneği de öğrencilerin eleştirel analiz, teknik raporlama, proje yönetimi ve takım çalışması gibi profesyonel yetkinliklerini geliştirmeyi amaçlar.

Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı, öğrencilerin etik veri kullanımı, açık bilim, sürdürülebilir teknoloji ve yaşam boyu öğrenme prensiplerine bağlı kalarak bilimsel ve endüstriyel alanlarda fark yaratabilecek lider bireyler olarak yetişmelerini hedefler. Program, dijital kütüphaneler, akademik veri kaynakları ve ileri düzey yazılım sistemlerine erişim sağlayarak, sürekli gelişim için zengin bir akademik ortam sunar.

Bu programdan mezun olan öğrenciler; sağlık, finans, üretim, kamu, pazarlama, enerji ve teknoloji sektörlerinde veri analisti, veri bilimci, iş zekâsı uzmanı, yapay zekâ mühendisi ve akademisyen gibi stratejik rollerde görev alabilecek yeterliliklerle donatılmış şekilde mezun olurlar.

Yüksek Lisans programından mezun olabilmek için programın müfredatında yer alan toplamı 120 AKTS  (21 ulusal kredi)  olan derslerin tamamında en az C/S notu alarak başarı sağlamak, ve 4.00 üzerinden 3.00 Genel Not Ortalamasına (GANO) sahip olmak gereklidir.

1.  Asgari 21 kredilik (120 ECTS) çalışmanın tamamlanmış olması,

2. Programdaki tüm derslerin tamamlanarak kredili derslerin en az “C” veya “E”/”T” harf notunu ve kredisiz derslerden ise “S” veya “E”/”T” harf notunu almış olması,

3. Genel Akademik Not Ortalaması (GANO/CGPA) 4.00 üzerinden 3.00 veya üzerinde olması, gerekir.

TC Adayları için kayıt kabul koşulları:

T.C. Yükseköğretim Kurulu Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Merkezi (ÖSYM) tarafından yürütülen sınavlarda başarılı olup tercihleri doğrultusunda üniversitemize kayıt yapmaya hak kazanan öğrenciler, kayıt için gerekli belgeleriyle, tüm Türkiye genelinde bulunan Kayıt ve İrtibat Ofislerinden veya KKTC’de Öğrenci İşleri Müdürlüğünden (ÖİM) kayıt işlemlerini tamamlayabilirler.

Lise ve dengi okullardan mezun olmuş T.C. uyruklu aday öğrenciler Yükseköğretim Kurumları Sınavı (YKS) puanlarıyla tercih edip yerleştikleri ön lisans ve lisans programlarına kayıt yapabilirler.

KKTC Adayları için kayıt kabul koşulları:

KKTC vatandaşı aday öğrenciler ile KKTC’de lise eğitiminin tamamını tamamlamış T.C. vatandaşı öğrencilere yönelik düzenlenen UKÜ Öğrenci Yerleştirme ve Burs Sıralama Sınavı’nda gösterdikleri başarı ve tercih ettikleri programlar doğrultusunda lisans programlarına yerleşirler.

Sınavda başarı gösteren öğrenciler, kayıt işlemlerini KKTC Tanıtım Ofisi’nden yapabilirler. Lisans programlarına başvurular online olarak direkt başvuru portalı üzerinden yapılabilir.

Veri odaklı ve dijital olarak dönüşen küresel bir ekonomide, veriden stratejik değer üretebilen, ileri düzey analitik yetkinliklere sahip profesyonellere olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı mezunları, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz etme, anlamlı içgörüler çıkarma ve veri destekli karar alma süreçlerini optimize etme becerileriyle donatılmıştır. Mezunlar, yapay zekâ, makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve büyük veri teknolojileri gibi alanlarda derin uzmanlık kazanarak, veri bilimi uygulamalarının stratejik sonuçlara dönüşmesini sağlayabilirler.

Bu uzmanlaşmış eğitim sayesinde Veri Bilimi Yüksek Lisans mezunları, özel sektör kuruluşları, kamu kurumları, araştırma merkezleri, sağlık kuruluşları, finansal hizmetler, teknoloji şirketleri ve sivil toplum örgütleri gibi çeşitli sektörlerde etkin roller üstlenmeye hazırdır. Mezunlar; veri analitiği, yapay zekâ uygulamaları, büyük veri yönetimi, öngörücü modelleme, karar destek sistemleri, veri mühendisliği ve iş analitiği gibi alanlarda kariyer yapabilirler.

Veri bilimi programı mezunları; veri bilimci, veri analisti, makine öğrenimi mühendisi, büyük veri uzmanı, yapay zekâ uygulama geliştiricisi, veri mühendisi, iş zekâsı analisti, araştırma veri uzmanı veya analitik danışmanı gibi unvanlarla çalışma hayatına atılabilirler. Akademik kariyer hedefleyen mezunlar ise doktora programlarına devam ederek yükseköğretimde öğretim ve araştırma alanlarında katkı sağlayabilirler.

Programın disiplinler arası yapısı, mezunların istatistik, bilgisayar bilimi ve iş dünyasının kesişiminde yer alan karmaşık problemlere etkin çözümler üretmesini sağlar. Bu sayede mezunlar, hem Türkiye’de hem de uluslararası alanda dijital dönüşüm, veri stratejisi ve yapay zekâ odaklı projelere liderlik ederek bilimsel ve teknolojik gelişmelere anlamlı katkılarda bulunan bireyler haline gelirler.

Her ders için uygulanan ölçme ve değerlendirme yöntemleri ilgili öğretim üyesi/leri tarafından hazırlanan ve Bilgi paketinde yer alan “Ders Öğretim Planı”nda tanımlanmıştır. Sınavlar ve ders başarı notları ile ilgili olarak Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi Önlisans, Lisans Eğitim-Öğretim ve Sınav yönetmeliğinin ilgili maddeleri uygulanır (https://sis.ciu.edu.tr/regulations-and-forms/regulations/211?ZhKoCbpKgH6FNZQJJA3CxT2giXRZNt2aJoWO)

Gözlemlenen Öğrenme Çıktılarının Yapısı (SOLO) Taksonomisi, öğrencilerin bir konuyu anlama düzeylerindeki artan karmaşıklığı sistematik olarak sınıflandırmak için yaygın olarak kullanılan bir çerçevedir. Bu taksonomi, eğitimcilerin bilişsel gelişimi değerlendirmesine, etkili öğrenme etkinlikleri tasarlamasına ve artan anlama ve eleştirel düşünme seviyeleriyle uyumlu değerlendirme süreçleri oluşturmasına yardımcı olan bir araç olarak işlev görür.