Program Hakkında Genel Bilgi

Veri Analitiği Programı çalışan profesyoneller için tasarlanan ve bir yıl süren tezsiz yüksek lisans programıdır. Eğitim süresince derslere gerek tam-zamanlı, gerekse yarı-zamanlı olarak gelen tüm eğitmenlerimizle, VA’nin farklı alanlarında çeşitli konumlarda görev almış olan sınıf arkadaşları ve mezunlarımızla oluşturulan mesleki ağdan kariyer hayatı boyunca yararlanma fırsatı bulacaklardır. Öğrenim dili İngilizce'dir.

Programın Amacı

Veri Analitiği, yüksek hacimli verilerden bir iş değeri yaratmak üzere istatistik bilimi ile modern sayısal hesaplama yöntemleri arasındaki entegrasyonu sağlayarak firmaların bu potansiyeli açığa çıkarmaları için gereksinim duydukları bilgi ve araçlara erişimini mümkün kılıyor. Program müfredatı, öğrencilerin Veri Analitiği üzerinde farklı alanlarda kendilerini geliştirmelerine olanak sağlayacak bir esneklikte geliştirilmiştir. Python ile Veri Analitiğine Giriş, Veri Yönetimi ve İşlenmesi, Makine Öğrenmesi, Veri Analitiği ile Pratik Vaka Çalışmaları, Uygulamalı İstatistik, Optimizasyon, Karar Modelleme, Veri Görselleştirme, Sosyal Ağ Analizi ve Proje Yönetimi müfredatı oluşturan derslerden bazılarıdır.

Kazanılan Derece

Programı tüm gereksinimlerini yerine getirerek başarı ile tamamlayan mezunlar Veri Analitiği alanında Yüksek Lisans Diploması derecesi alırlar.

Öğrenim Düzeyi

Yüksek Lisans

Kayıt Kabul Koşulları

Programa öğrenci kabulü, Sabancı Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Ve Öğretim Yönetmeliği'nde “Kontenjanlar ve Öğrenci Kabulü” başlığı altında ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Programda mevcut olan derslerin tümünü başarıyla tamamlamak ve 4.00 üzerinden en az 3.00 ağırlıklı not ortalamasına sahip olmak mezuniyet için gerekli yeterlilik koşuludur.

Önceki Öğrenmelerin Tanınması

Yatay/Dikey Geçiş ve Öğrenci Değişim Programları kapsamında ders muafiyetleri Sabancı Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği'nin ilgili maddelerinde belirtilmiştir.
Sabancı Üniversitesi'nde örgün eğitim kurumları dışında formal olmayan sertifikaya dayalı veya tecrübeye dayalı (in-formal ve non-formal ) öğrenmenin tanınma süreci bulunmamaktadır.

Program Yeterlilikleri (Çıktıları)

  1. İş analitiği kapsamında analitik yöntem ve tekniklerin kavramsal temellerinin anlamış olmaları,
  2. Temel programlama yetilerinin geliştirilmesi ile uygulamalı bilgi sistemlerinde kullanılacak teorik ve pratik birikimi kazanmış olmaları,
  3. Yüksek hacimdeki verilerin kullanılabilir bir formata dönüştürülmesi ve istatistiki veri analiz araçlarının kullanılması ile karar mekanizmasına destek verebilmeleri,
  4. Kantitatif modelleme ve veri analiz tekniklerinin anlaşılması ve uygulaması ile yüksek hacimde veriden kullanılabilir bilgi üretebilmeleri ve bu bulguları iş problemlerinin çözümünde kullanabilmeleri, sonuçları veri görselleştirme araçları yardımıyla sunabilmeleri ve raporlayabilmeleri,
  5. Veri kalitesi, veri bütünlüğü ve veri doğruluğu ile veri mahremiyeti ve fikir mülkiyeti üzerine iş etiği kavramlarını anlamış olmaları

Mezunların Mesleki Profili

Veri Bilimcisi

Yapay Zeka Uzmanı

Veri Çevirmeni

Veri Analisti

Veri Yöneticisi

Bir Üst Öğrenime Geçiş

Lisansüstü programlara alınacak öğrenci kabulü, Sabancı Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Ve Öğretim Yönetmeliği'nde “Kontenjanlar ve Öğrenci Kabulü” başlığı altında ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır.

Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma

Her ders için uygulanan ölçme ve değerlendirme yöntemleri, Sabancı Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği'nde “Sınavlar & Değerlendirme ve Notlar” başlıkları altında ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır.

Mezuniyet Koşulları

Mezuniyet Koşulları, Sabancı Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği'nde ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır.

Eğitim Türü

Tam Zamanlı

Program Koordinatörü

Hasan Sait Ölmez-sait.olmez@sabanciuniv.edu