Büyük Veri ve İş Analitiği Tezli Yüksek Lisans Programı



Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Anabilim Dalına bağlı Büyük Veri ve İş Analitiği Tezli Yüksek Lisans Programı ile ilgili bilgiler ve program yeterlilikleri aşağıda özetlenmektedir.

Program Hakkında Bilgi

Veri bilimi, bilgisayar bilimi, karar analizi, istatistik ve matematik gibi farklı disiplinleri birleştirerek yönetimsel kararları daha doğru vermeye yardımcı olmaktadır. Veri bilimi sayesinde büyük veri kümeleri içerisinden anlamlı bilgiler otomatize edilmiş yöntemler ile kolayca elde edilebilmektedir. Bugün veri bilimi, astronomiden, genetiğe, sağlık sektöründen sosyal bilimlere kadar birçok alanda uygulanmaktadır.

İş dünyasında veri analistlerinin şirketlere sağladığı faydaların bir kısmı şu şekilde sıralanabilir:

Yöneticilerin daha iyi karar vermesine yardımcı olmak
Maliyeti düşürmek, verimliliği artırmak
Trendleri tahmin ederek şirket hedeflerinin belirlenmesine yardımcı olmak
Çalışanların performanslarının artmasına yardımcı olmak
Pazardaki fırsatları belirlemek
Hedef müşteri kitlesini belirlemek
Verilen kararları test etmek
Doğru insan kaynağının seçilmesine yardımcı olmak

Aktif Öğrenci Sayısı



Kayıt Kabul Şartları

Başvuru Dönemi : 2024-2025 Güz Dönemi
Başvuru Tarihleri : 02.05.2024 09:00:00 - 28.06.2024 17:00:00

Uygulanan Başvuru Şartları (T.C. Vatandaşı Adaylar İçin)
ALES Sayısal Puanı minimum 85 olmalıdır (eski sistem GRE Quantitative minimum 740, yeni sistem GRE Quantitative minimum 158 ). Minimum lisans mezuniyet not ortalaması 2.2/4 (58/100) olmalıdır.
Kontenjanı (T.C. Vatandaşı Adaylar İçin): 20

Uygulanan Başvuru Şartları (Uluslararası Aday Öğrenciler İçin)
ALES Numerical must be minimum 85 (old system GRE Quantitative minimum 740, new system GRE minimum 158 ). Undergraduate GPA must be minimum 2.2/4 (58/100).
Kontenjanı (Uluslararası Aday Öğrenciler İçin): 6

Başvuru Sayfası
Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği Senato Esasları

Başvuru şartları,başvuru tarihleri ve kontenjan, Başvuru Sisteminden anlık alınmaktadır.


Sanayi/Sektör Odaklı Bütünleşik Programı (MasterBee)

Sanayi/Sektör Odaklı Bütünleşik Program Başvurusu (MasterBee) hakkında bilgiler


İngilizce Yeterlilik



Mevzuat

Yönetmelikler, Yönergeler ve Senato Esasları


Akademik Takvim

Akademik Takvim


Ders Planı



Ders Programı



Ders İntibak ve Muafiyet İşlemleri

İstanbul Teknik Üniversitesi Muafiyet ve İntibak İşlemleri Yönergesi göz önünde bulundurulak ders intibak ve muafiyet işlemleri yapılmaktadır.
Muafiyet ve İntibak İşlemleri Yönergesi


Program Eğitim Amaçları

Günümüzde veri toplama ve saklama işlemleri, teknolojinin gelişmesiyle beraber kolaylaşmıştır. Çok büyük miktarlarda veri çeşitli yöntemlerle elde edilebilmektedir. Aşağıda belirtilen çeşitli
• Bankacılık: Kredi riski analizi, kredi kartı dolandırıcılığı
• İletişim, Medya ve Eğlence: İçerik tavsiye etme, içerik performansı ölçme
• Sağlık: Salgın hastalıkları önleme, sağlık çalışanların performansı ölçme, sağlık süreçlerini iyileştirme
• Eğitim: Öğrenci performansı ölçme, öğretmenin etkisini ölçmek
• Üretim: Tedarik zinciri optimizasyonu, üretim hattı optimizasyonu, süreç izleme
• Devlet ve Güvenlik: Terör olaylarını engelleme, ulaşım araçlarının optimizasyonu
• Sigorta: Risk hesaplama, sahtekarlık saptama
• Perakende: Raf düzenleme, müşteri memnuniyeti, promosyon hazırlama, talep tahmin, Fiyatlama
Büyük Veri ve İş Analitiği Yüksek Lisan Tezli programı bu alanlara nitelikli öğrenciler yetiştirmeyi ve teorik alanda katkı sağlamayı hedeflemektedir.


Ölçme ve Değerlendirme

Öğrenci Başarısının Değerlendirilmesi
İstanbul Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği Senato Esasları 56. Madde, 57. Madde, 58. Madde ve 59. Madde göz önünde bulundurularak öğrenci başarısı değerlendirilmektedir.

MADDE 56- Dersi veren öğretim üyesi yarıyıl içi çalışmalarının türlerini, sayısını ve başarı notuna katkısının hangi oranlarda olacağını ve yarıyıl sonu sınavına girebilme koşullarını, derslere kayıtların başlamasından önce program yürütme kuruluna bildirir. Bu koşullar program yürütme kurulunun onayı ve enstitü anabilim/anasanat dalı başkanının uygun görüşü ile kesinleşir ve enstitü anabilim/anasanat dalı başkanlığı tarafından öğrenciye duyurulur ve ilgili enstitüye bildirilir.

MADDE 57- Öğrenci bir dersin başarı notuna sonuçların ilan edilmesinden itibaren bir hafta içerisinde itiraz edebilir. İtiraz enstitüye yazılı olarak yapılır. İlgili öğretim üyesi öğrencinin başarı durumunu tekrar değerlendirir ve sonucu en geç bir hafta içerisinde enstitüye bildirir. Belirtilen sürede yapılmayan itirazlar enstitü tarafından işleme alınmaz.

MADDE 58- Lisansüstü programlarındaki dersler aşağıdaki not sistemine göre değerlendirilir
Harf Notu Katsayı
Mükemmel AA 4.00
Çok iyi üzeri BA+ 3.75
Çok iyi BA 3.50
İyi üzeri BB+ 3.25
İyi BB 3.00
Koşullu-geçer CB+ 2.75
Koşullu-geçer CB 2.50
Koşullu-geçer CC+ 2.25
Koşullu-geçer CC 2.00
Başarısız FF 0.00
Vizesiz başarısız VF 0.00

MADDE 59- Ağırlıklı genel not ortalamasını yükseltmek isteyen öğrenci ders alma süresi içinde aldığı dersleri tekrar alabilir. Tekrarlanan dersler için son alınan not geçerlidir.


Staj

Bu programda staj bulunmamaktadır.


    Mezuniyet Koşulları

En az 4'ü zorunlu ders grubundan olmak üzere 8 dersi ve seminer dersini başarıyla tamamlamak ve tezini başarıyla savunmak.


Kazanılan Derece ve Unvan

Derece : Tezli Yüksek Lisans    Unvan : -


Program İstihdam Olanakları

• Bankacılık: Kredi riski analizi, kredi kartı dolandırıcılığı
• İletişim, Medya ve Eğlence: İçerik tavsiye etme, içerik performansı ölçme
• Sağlık: Salgın hastalıkları önleme, sağlık çalışanların performansı ölçme, sağlık süreçlerini iyileştirme
• Eğitim: Öğrenci performansı ölçme, öğretmenin etkisini ölçmek
• Üretim: Tedarik zinciri optimizasyonu, üretim hattı optimizasyonu, süreç izleme
• Devlet ve Güvenlik: Terör olaylarını engelleme, ulaşım araçlarının optimizasyonu
• Sigorta: Risk hesaplama, sahtekarlık saptama
• Perakende: Raf düzenleme, müşteri memnuniyeti, promosyon hazırlama, talep tahmin,
Fiyatlama


Mezun Sayısı

Mezun bulunmamaktadır.


Program Çıktıları

P.Ç.1 Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, kuramsal ve uygulamalı Büyük Veri ve İş Analitiği bilgilerini kullanabilme ; uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme ; farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler oluşturabilme .
P.Ç.2 Büyük Veri ve İş Analitiği ile ilişkili olan bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme ; ve disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme .
P.Ç.3 Büyük Veri ve İş Analitiği ile ilişkili karmaşık sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirerek ve sorumluluk alarak çözümleyebilme; bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme ; uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme .
P.Ç.4 Büyük Veri ve İş Analitiği ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme ; sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısı ile inceleyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme.
P.Ç.5 Büyük Veri ve İş Analitiği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarını toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme ; strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme .
P.Ç.6 Büyük Veri ve İş Analitiği ile ilişkili olan güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek, alanındaki ve alan dışındaki gruplara uluslararası platformlarda bir yabancı dili ileri düzeyde ve girişimcilik projeleri yönetiminin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanarak yazılı, sözlü ve/veya görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme.

Türkiye Yükseköğretim Yeterlilikler Çerçevesi (TYYÇ) Akademik Ağırlıklı Uyum Matrisi

P.Ç.1
P.Ç.2
P.Ç.3
P.Ç.4
P.Ç.5
P.Ç.6
BİLGİ (Kuramsal, Olgusal)
1-Matematik, hesaplama ve bilgisayar bilimleri konularında bilimsel araştırma yaparak derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
2-Bilişim ve/veya bilgisayar bilimlerinde kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
BECERİLER (Bilişsel, Uygulamalı)
1-Bilişim ve bilgisayar bilimleri problemlerini işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
2-Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
YETKİNLİKLER - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
1-Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
YETKİNLİKLER - Öğrenme Yetkinliği
1-Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu inceler ve uygulamalarıyla gösterir.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
YETKİNLİKLER - İletişim ve Sosyal Yetkinlik
1-Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
2-Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
3-Bilişim uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlar.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
YETKİNLİKLER - Alana Özgü Yetkinlik
1-Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6


Program Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Ömer Faruk Beyca
E-mail: beyca@itu.edu.tr
Web: https://research.itu.edu.tr/tr/persons/beyca


Anabilim Dalı Başkanı

Prof. Dr. Alp Üstündağ
E-mail: ustundaga@itu.edu.tr
İş Telefonu:
Web: https://research.itu.edu.tr/tr/persons/ustundaga