Veri Bilimi

Temel Bilgiler

Program Adı: Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu/ Veri Bilimi - İngilizce - Lisans
Dil: İngilizce
Öğrenim Düzeyi: Lisans
Eğitim Süresi (Yıl): 4 Yıllar
Kota Türü: Normal Öğretim Kontenjanı; -
Öğrenim Türü: Tam Zamanlı
Kazanılan Derece: B.Sc. Veri Bilimi - İngilizce - Lisans
Program Hakkında Genel Bilgi: Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu'nun Veri Bilimi programı, 2022 yılında veri bilimi alanındaki profesyonel eksikliği gidermek ve sektördeki artan talebi karşılamak amacıyla kurulmuştur. Bu disiplinler arası program, Bilgisayar Bilimi, İstatistik ve Matematiğin temel kavramlarını pratik uygulamalarla harmanlayarak öğrenciler için geniş kapsamlı bir eğitim sunar. Program, teknik becerilerin yanı sıra pratik bilgilere odaklanarak veri analitiği, makine öğrenimi, büyük veri yönetimi ve veri görselleştirme gibi alanlarda sağlam bir altyapı sağlar. Bu altyapı, öğrencilerin veri bilimi tekniklerini iş dünyasında etkin bir şekilde kullanmalarına olanak tanır. Aynı zamanda öğrenciler, teori ve uygulamayı bir arada öğrenerek dinamik, veri odaklı ekonomide başarılı olmaları için gerekli becerileri geliştirir. Program, mezunlarını rekabetçi bir iş piyasasına hazırlarken, onları geleceğin teknolojik yeniliklerine liderlik edebilecek donanıma kavuşturur. Bu kapsamda, mezunlar hem bireysel hem de profesyonel gelişimlerinde güçlü bir başlangıç yapma imkanı bulur.
Önceki Öğrenmelerin Tanınması: Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi'nde tam zamanlı öğrenciler ilgili tüzük çerçevesinde bazı derslerden muaf tutulabilir. Daha önce başka bir kurumda alınan dersin içeriği UKÜ'de verilen dersle eşdeğer ise, ders içeriği değerlendirildikten sonra ilgili fakülte/enstitü onayı ile öğrenci bu dersten muaf tutulabilir.

Program Hedefleri

Program Eğitim Amaçları

EA1. Veri bilimi ilkelerini ve tekniklerini gerçek dünya problemlerine etkin bir şekilde uygulayarak yenilikçi ve sürdürülebilir çözümler geliştirebilecek yetkinliğe sahip olan,

EA2. Veri analizi süreçlerinde etik değerlere, gizliliğe ve güvenliğe duyarlı olarak mesleki sorumluluklarını yerine getirebilecek bilgi ve farkındalığa sahip olan,

EA3. Karmaşık ve çeşitli veri kaynaklarından anlamlı bilgiler çıkartmak için uygun yazılım araçlarını kullanabilen, bu araçları yapılandırabilen ve yönetebilen,

EA4. Veri analizi projelerinde liderlik yapabilen, farklı disiplinlerden ekiplerle iş birliği içinde çalışabilen ve teknik olmayan paydaşlarla etkili iletişim kurabilen,

EA5. Veri bilimi alanındaki gelişmeleri takip ederek yaşam boyu öğrenme yaklaşımını benimseyen, teorik bilgi ile uygulamayı bütünleştirebilen analitik düşünme becerisine sahip profesyoneller yetiştirmektir.

Programın Profili

Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde ilk kez seçkin kurumumuz bünyesinde Veri Bilimi lisans programı açılmıştır. Program, veri bilimi, makine öğrenimi, istatistik ve matematiği birleştiren bir çalışma programı sağlamayı amaçlamaktadır. Böylece program, piyasadaki boşluğun giderilmesinde önemli bir rol oynamayı amaçlarken, piyasa ve akademi arasındaki işbirliğini artırmayı hedefliyor.

Veri Bilimi programı, veri yönetimi, büyük veri ve veri analitiğinde artan işgücü talebini karşılamak için tasarlanmıştır. Programın amacı, öğrencilerin büyük verilerle çalışmak için çok çeşitli araç, teknik ve yöntemlerin kullanılmasıyla ilgili bilgi ve becerileri geliştirmeleridir.

Kabul ve Mezuniyet

Mezuniyet Koşulları

Lisans programından mezun olabilmek için programın müfredatında yer alan toplamı 240 AKTS (134 ulusal kredi) olan derslerin tamamında D/S notu alarak başarı sağlamak, yaz stajını belirtilen süre ve kalitede tamamlamak ve 4.00 üzerinden 2.00 Genel Not Ortalamasına (CGPA) sahip olmak gereklidir.

Mezuniyet Nitelikleri

Program Mezuniyet Yükümlülükleri

1) Asgari 130 kredilik (240 ECTS) çalışmanın tamamlanmış olması,

2) Programdaki tüm derslerin tamamlanarak kredili derslerin en az “D” veya “E”/”T” harf notunu

3) Asgari 30 günlük tamamlaması ve staj derslerinden “S” harf notunu alması,e kredisiz derslerden ise “S” veya “E”/”T” harf notunu almış olması,

4) Genel Akademik Not Ortalaması (GANO/CGPA) 4.00 üzerinden 2.00 veya üzerinde olması, gerekir.

Kayıt Kabul Koşulları

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.

İstihdamlar ve Meslek Profilleri

Mezunların İstihdam fırsatları

Veri bilimi ile ilgili kariyerlerin güçlü iş fırsatlarına sahip olması bekleniyor. Veri bilimciler için arzdan daha fazla talep olması, alandaki öğrenciler ve profesyoneller için harika bir haberdir. Bu kıtlığın bir sonucu olarak, bir veri bilimi mesleğinin birçok farklı yöne gidebileceğini keşfedeceksiniz. Veri bilimindeki bir pozisyon, en yüksek ücretli teknoloji mesleklerinden biri olmasının yanı sıra çeşitli kariyer olanakları sunar. Veri bilimciler kariyerlerinde ilerledikçe seçenekleri giderek artıyor ve birçok kıdemli veri bilimcisine nerede uzmanlaşmak istediklerine dair karar olanağı veriliyor. Bazı veri bilimcileri ekiplere liderlik etmek istiyor. Diğerleri, pazarlama gibi tek bir alana veya makine öğrenimi gibi belirli bir beceriye odaklanmayı tercih ediyor.

Değerlendirme ve Öğrenme

Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma

-

Öğrenme Taksonomisi

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.

Harf	Katsayı	Aralık
A	4	84,5 - 100
A-	3.7	79,5 - 84,49
B+	3.3	74,5 - 79,49
B	3	69,5 - 74,49
B-	2.7	65,5 - 69,49
C+	2.3	62,5 - 65,49
C	2	59,5 - 62,49
C-	1.7	56,5 - 59,49
D+	1.3	53,5 - 56,49
D	1	49,5 - 53,49
D-	0.7	0 - 49,49
F	0	-

Ulusal Yeterlilikler Çerçevesi (UYÇ) & Program Çıktıları

Türkiye Yükseköğretim Yeterlilikler Çerçevesi (TYYÇ) Yeterlilikleri

-

Ulusal Yeterlilikler Çerçevesi (UYÇ) & Program Çıktıları

-

Programa Özel TYYÇ & Program Çıktıları

-

Ekler

Bologna Süreci Gereklilikleri

Birim Kalite Komisyonu Üyeleri

-

Lisansüstü Ek Bilgiler

Konsantrasyon Alanları

-

Senato Onay Tarihi

-

Senato Karar No

-

YÖDAK Onay Tarihi

-

YÖK Onay Tarihi

-

Eğitime Başlama Tarihi

-