Veri Bilimi, öğrencilerin geleneksel iş varsayımlarına meydan okuyan gizli çözümleri ortaya çıkarmak ve tamamen yeni işletim ve stratejik modeller üretmek için verileri organize etmek, analiz etmek ve görselleştirmek için, Python ve SQL’de matematik, istatistik ve programlama becerileri kazanmalarını sağlar.

- Analitik ve değerlendirici teknikleri uygulamak ve bu becerileri geliştirmek,

- Sorunları ve fırsatları araştırmak

- Yönetimsel, organizasyonel ve çevresel konulara ilişkin farkındalıklarını ve anlayışlarını geliştirmek,

- Yönetim tekniklerini ve uygulamalarını yaratıcı yollarla kullanmak,

- Farklı kaynaklardan ilgili bilgileri kullanmak,

- Problemleri ve zorlukları aşmak için problem çözme ve yaratıcılığı geliştirmek ve teşvik etmek,

- Yargılama yapmak ve kararlar ve eylemler için sorumluluk almak,

- Kişisel öğrenmenin farkına varmak, yansıtma yeteneğini geliştirmek ve kişisel, sosyal ve diğer aktarılabilir becerilerini geliştirmek
- L7 (9 konu) Qualifi Ödülü, Chichester Üniversitesi’nde Veri Bilimi (tez süreci) Master derecesinde eşit krediye sahip olacaklar.

Öğrenme Kazanımları

Veri Bilimi Yüksek Lisans Öğrencileri

Genel Bilgiler

Genel öğrenme hedefleri

Temel ve ileri düzey veri analizini gerçekleştirmek için gereken matematiksel ve istatistiksel bilgileri kazanmak,
Veri analizini ileri düzeyde başarılı bir şekilde gerçekleştirmek ve programlama dillerinde kullanmak için yeterli beceriyi geliştirmek,
Analiz için verilerin değerlendirilmesi, yapılandırılması ve temizlenmesi dahil olmak üzere güçlü bir veri yönetimi anlayışı geliştirmek,
Veri görselleştirmede kullanılan araç ve teknikleri tanımak ve kullanmak,
İstatistiksel çıkarım, tahmine dayalı modelleme, zaman dizisi analizi ve veri indirgeme dahil olmak üzere kapsamlı bir klasik veri analitiği bilgisi geliştirmek,
Bunlara yönelik seçenekleri ve çözümleri ortaya çıkarmak için ortak makine öğrenimi tekniklerini iş ve diğer sorunlara uygulama becerisi geliştirmek,
İş dünyasındaki çağdaş temalar ve temel kavramlar hakkında bir anlayış geliştirmek
İş ve organizasyon bağlamlarında veri bilimi ve analitiğini kavramak, değerlendirmek ve uygulamak

Kariyer İmkanları

– Veri Bilimcisi

– Yapay Zeka Uzmanı

– Veri Analisti

– İş Analisti

– İstatistik Analisti

Diploma Kazanımları

1- Temel ve ileri düzeyde veri analizi yapabilmek için gerekli matematiksel ve istatistiksel bilgileri kazanma.

2- Veri analizini ileri düzeyde başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için programlama dillerinde yeterli beceriyi geliştirme.

3- Analiz için verilerin değerlendirilmesi, yapılandırılması ve temizlenmesi dahil olmak üzere güçlü bir veri yönetimi anlayışı geliştirme

4- Veri görselleştirmede kullanılan araç ve teknikleri tanıma ve kullanma

5- İstatistiksel çıkarım, tahmine dayalı modelleme, zaman dizisi analizi ve veri indirgeme de dahil olmak üzere klasik veri analitiği hakkında kapsamlı bir bilgi geliştirme

6- İş ve diğer sorunlara ortak makine öğrenimi tekniklerini uygulayarak bunlara yönelik seçenekleri ve çözümleri ortaya çıkarma

7- İş dünyasındaki çağdaş temalardan temel kavramlar hakkında bir anlayış geliştirme

8- İş ve organizasyon bağlamında veri bilimi ve analitiğini anlama, değerlendirme ve uygulama

Dersler

+ Tez Süreci

Kabul Koşulları

Burs

Univaf, tüm başvuru sahiplerine %80’e varan burs imkanı sunmaktadır.
Burs başvuru şartlarını kontrol ediniz.