Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

1	Verileri doğru biçimde toplayabilecek uygun araç ve yöntemleri bulabilme ve geliştirebilme.
2	Verileri karar vermede yardımcı olacak şekilde özetleyerek bilgi üretebilme.
3	Temel ve ileri istatistiksel veri analizi yapabilme.
4	Verileri uygun ve anlamlı şekillerde görselleştirerek sunabilme.
5	Güncel bilgi teknolojilerini veri yönetimi ve analizi için kullanabilme.
6	Veri yönetimi ve analizinde bilişim teknolojileri, istatistik ve yöneylem araştırması tekniklerini senkronize ve etkileşimli bir şekilde bir arada kullanabilme.

Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS

D:Ders U:Uygulama L:Laboratuvar B:Bahar Dönemi G:Güz Dönemi H:Her İki Dönem
1 .Dönem:
G	1	SBE 5000	Bilimsel Araştırma Teknikleri ve Yayın Etiği	ZORUNLU	3	0	0	5
G	2	VYA 5013	Büyük Veri ve Veri Bilimine Giriş	ZORUNLU	3	0	0	6
G	3	VYA 5019	Uygulamalı İstatistik	ZORUNLU	3	0	0	6
G	4	VYA 5017	İstatistiksel Programlama Dilleri	ZORUNLU	3	0	0	7
G	5	VYA 5015	Veri Bilimi İçin Matematik	ZORUNLU	3	0	0	6
TOPLAM:								30

1 .Dönem Seçmeli:
Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS

2 .Dönem:
Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
B	1	VYA 5098	Uzmanlık Alanı	ZORUNLU	2	0	0	2
B	2	VYA 5096	Seminer	ZORUNLU	0	2	0	2
B	3	VYA 5026	İstatistiksel Öğrenme	ZORUNLU	3	0	0	6
B	4	VYA 5022	Denetimli Makine Öğrenmesi	ZORUNLU	3	0	0	6
B	5	VYA 5016	Denetimsiz Öğrenme Metotları	ZORUNLU	3	0	0	6
B	0	-	SEÇMELİ DERSLER	SEÇMELİ	-	-	-	8
TOPLAM:								30

2 .Dönem Seçmeli:
Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
B	1	VYA 5018	Veri Görselleştirme	SEÇMELİ	3	0	0	4
B	2	VYA 5024	Zaman Serileri ve Öngörümleme Teknikleri	SEÇMELİ	3	0	0	4
B	3	VYA 5020	Mekânsal Veri Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	4

3.Dönem:
Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
G	1	VYA 5099	Tez	ZORUNLU	0	1	0	30
TOPLAM:								30

4.Dönem:
Dönem	No	Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
B	1	VYA 5099	Tez	ZORUNLU	0	1	0	30
TOPLAM:								30

DERECE PROGRAMLARI