GERİ DÖN
Lisans Programları
Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu - Veri Bilimi ve Analitiği - - Veri Bilimi ve Analitiği
Program Tanımları
Kuruluş
Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü 2025'de kurulmuş olup Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu bünyesinde faaliyetlerini sürdürmektedir. Bölüm ilk öğrencilerini 2025-2026 eğitim-öğretim yılında kabul edecektir.
Kazanılan Derece
Derece:Veri Bilimi ve Analitiği Lisans Diploması
Derecenin Düzeyi (Ön Lisans , Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)
Lisans Derecesi (EQF-LLL 6. Düzey)
Kabul ve Kayıt Koşulları
TC Vatandaşları : Programa, SAY puan türüne göre merkezi yerleştirme ile öğrenci alınmaktadır. ÖSYM tarafından programa yerleştirilen öğrencilerin, ilan edilen kayıt tarihlerinde, mali yükümlülüklerini tamamlayarak kesin kayıt yaptırmaları gerekmektedir, Yabancı Uyruklular: Yabancı uyruklu öğrenciler Üniversite Senatosu tarafından belirlenen kriterler doğrultusunda kabul edilir. Lütfen ilgili web sayfasını inceleyiniz: https://international.nisantasi.edu.tr/sayfa/prospective-students-673674 Yatay Geçiş: Yurt içi veya dışında eşdeğer programda öğrenimine başlamış bir öğrenci yatay geçiş için başvuru yapabilir. Öğrencinin kabulü dönem başlamadan, her bir öğrencinin şartları ve başvuru yaptığı derece dikkate alınarak incelenir ve özel olarak değerlendirilir. Lütfen ilgili mevzuatı inceleyiniz. Nişantaşı Üniversitesi Önlisans ve Lisans Öğretimi Yatay Geçiş Yönergesi: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/TYTM-5-_onlisans_ve_lisans_ogretimi_yatay_gecis_yonergesi_-_23.10.2013.pdf Yükseköğretim Kurumlarında Önlisans ve Lisans Düzeyindeki Programlar Arasında Geçiş, Çift Anadal, Yan Dal İle Kurumlar Arası Kredi Transferi Yapılması Esaslarına İlişkin Yönetmelik: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=13948&MevzuatTur=7&MevzuatTertip=5 Değişim Öğrencileri: Üniversite tarafından onaylanmış ve bir anlaşma ile çerçevesi belirlenmiş öğrenci değişim programları kapsamında yurtiçi ve yurtdışından gelen öğrenciler programda verilen dersleri alabilirler.
Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar
Öğrencilerin önceki öğrenim ve kazanımları, “İstanbul Nişantaşı Üniversitesi Önceden Kazanılmış Yeterliliklerin Tanınması, Ders Eşdeğerlik ve İntibak Esasları Yönergesi” ne uygun olarak tanınabilir ve bu doğrultuda gerekli derslerden muafiyet sağlanabilir. Yönergeye ulaşmak için link: 🔗https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/onceden-kazanilmis-yeterliliklerin-taninmasi-ders-esdegerlik-ve-intibak-esaslari-yonergesi40120395.pdf
Yeterlilik Koşulları ve Kuralları
Yeterlilik Koşulları ve Kuralları, “Mezuniyet Koşulları” bölümünde açıklandığı gibidir.
Program Profili
Veri Bilimi ve Analitiği Nedir? Veri Bilimi ve Analitiği, büyük veri setlerini analiz ederek bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmayı ve bu bilgileri stratejik karar alma süreçlerinde kullanmayı hedefleyen disiplinler arası bir alandır. Bu bölüm, öğrencilere veri toplama, işleme, analiz etme ve bu verileri kullanarak tahmin modelleri oluşturma konusunda kapsamlı bir eğitim sunar. Kısacası, ham veriyi işleyerek "değerli içgörüler" elde etmeyi öğretir. Eğitim İçeriği ve Dersler Veri Bilimi ve Analitiği bölümü, geniş bir yelpazede dersleri kapsar. Öğrenciler, istatistik, veri madenciliği, makine öğrenimi, yapay zeka, programlama, veri görselleştirme ve büyük veri teknolojileri gibi alanlarda derinlemesine bilgi sahibi olurlar. Ayrıca, veri güvenliği ve etik gibi konular da eğitimin önemli bir parçasıdır.
Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)
Veri Bilimi ve Analitiği bölümü mezunları, birçok farklı sektörde geniş bir iş yelpazesine sahip olurlar. Verilerin toplanması, temizlenmesi, analiz edilmesi ve raporlanması süreçlerinde aktif rol alırlar. Başlıca pozisyonlar şunlardır: - Veri Bilimci: Bilgi odaklı keşifler yapar, mevcut durumu tanımlar, sınıflandırır ve gelecekle ilgili tahmin modelleri geliştirir. - Veri Analisti: Şirket verilerini analiz eder, yorumlar ve bu verileri raporlayarak doğru kararlar alınmasına yardımcı olur. - İş Analisti: İş süreçlerini ve ihtiyaçlarını anlayarak veri tabanlı çözümler sunar. - Makine Öğrenimi Mühendisi: Makine öğrenimi algoritmalarını geliştirir ve uygular. - Yapay Zeka Uzmanı: Yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi üzerinde çalışır. Bu pozisyonlarda bankacılık, sağlık, e-ticaret, telekomünikasyon, üretim, finans ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde kariyer yapma fırsatı bulunur.
Üst Derece Programlarına Geçiş
Lisans mezunları, uygun olan yüksek lisans ve doktora programlarına başvurabilirler.
Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme
Dönem başında ilgili derse kayıt yaptıran öğrencilerin dönem sonu sınavına girebilmesi için teorik derslerin en az %70`ine, uygulamalı derslerin ise en az % 80’ine devam etmiş olmaları gerekmektedir. Öğrenciler, her ders için ara sınav ve yarıyıl sonu sınavına tabi tutulurlar. Başarı notuna, ara sınavın (ara sınav notu olarak ödev, laboratuvar sınavı, quiz vb. gibi ölçme araçlarından elde edilen puanlar da değerlendirmeye alınabilir) katkısı % 40, yarıyıl sonu sınavının katkısı ise % 60 şeklindedir. Her dersin ölçme ve değerlendirme ölçütleri için Müfredat’ta (aşağıda) yer alan ders ismine tıklayarak ulaşabilirsiniz. İlgili yönetmelik ve yönergeleri inceleyebilirsiniz. Nişantaşı Üniversitesi Ön Lisans ve Lisans Eğitim Öğretim ve Sınav Yönetmeliği: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-on-lisans-ve-lisans-egitim-ogretim-ve-sinav-yonetmeligi-1544216789.pdf Sınav ve Başarı Değerlendirme Sistemi Yönergesi: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/04S2-2-_sinav_ve_basari_degerlendirme_sistemi_yonergesi_23.06.2015.pdf Nişantaşı Üniversitesi Yabancı Diller Bölümü Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönergesi: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-yabanci-diller-bolumu-egitim-ogretim-ve-sinav-yonergesi-1692554390.pdf Nişantaşı Üniversitesi Türkçe Öğretimi Uygulama Ve Araştırma Merkezi (Nişantaşı Tömer) Eğitim-Öğretim Ve Sınav Yönergesi: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-turkce-ogretimi-uygulama-ve-arastirma-merkezi-nisantasi-tomer-egitimogretim-ve-sinav-yonergesi-676221518.pdf
Mezuniyet Koşulları
Öğrencilerin mezuniyet hakkı elde edebilmesi için müfredatta yer alan derslerin (toplam en az 240 AKTS karşılığı) tamamını başarıyla tamamlamış olması ve mezuniyet aşamasındaki genel ağırlıklı not ortalamasının 4.00 üzerinden en az 2.00 olması gerekmektedir. Mezuniyet için öğrencinin staj veya bitirme projesini de başarılı bir şekilde tamamlamış olması gerekmektedir. İlgili yönetmelik ve yönergeleri inceleyiniz. Nişantaşı Üniversitesi Ön Lisans ve Lisans Eğitim Öğretim ve Sınav Yönetmeliği: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-on-lisans-ve-lisans-egitim-ogretim-ve-sinav-yonetmeligi-1544216789.pdf Nişantaşı Üniversitesi 8. Yarıyılda İş Başında Mesleki Uygulamalar (İMU) Yönergesi: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/LRVV-nisantasi_universitesi_8._yariyilda_is_basinda_mesleki_uygulamalar_imu.pdf Nişantaşı Üniversitesi Diploma, Diploma Eki Ve Diğer Belgelerin Düzenlenmesine İlişkin Yönerge: https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-diploma-diploma-eki-ve-diger-belgelerin-duzenlenmesine-iliskin-yonerge511959282.pdf
Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )
Tam Zamanlı
Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)
Bölüm Başkanı: Doç. Dr. Hatice Nazan Çağlar iletişim: hatice.caglar@nisantasi.edu.tr Telefon: +90(212)2101010 Adres: Neotech Kampüs, Maslak Mah., Taşyoncası Sok. No: 1V ve No: 1Y, 34398 Sarıyer/İstanbul
Bölüm Olanakları
Kütüphane, bilgisayar laboratuarları, tam donanımlı derslikler
Program Çıktıları
| 1 | Temel matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri bilgisine sahiptir. |
| 2 | Veri bilimi ve analitiğiyle ilgili temel kuramsal bilgileri edinir. |
| 3 | Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerine ilişkin temel kavramları bilir. |
| 4 | Veri toplama, temizleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini etkin bir şekilde yürütür. |
| 5 | Veri tabanı yönetim sistemleri kullanarak büyük verilerle çalışabilir. |
| 6 | Makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme tekniklerini uygulayarak karar destek sistemleri geliştirir. |
| 7 | Programlama dillerini ve yazılım geliştirme araçlarını veri bilimi projelerinde kullanabilir. |
| 8 | Veri bilimi projelerinde bireysel veya çok disiplinli ekiplerde sorumluluk alır. |
| 9 | Sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi kazanır; teknik bilgiyi açık şekilde aktarabilir. |
| 10 | Türkçe ve İngilizce’de temel iletişim becerilerine sahiptir; alan literatürünü takip edebilir. |
| 11 | Alanıyla ilgili güncel araçları, yazılımları ve teknolojileri etkin şekilde kullanabilir. |
Program Çıktıları - Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikler Çerçevesi İlişkilendirme
TYYÇ
Program Çıktıları
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
BİLGİ
1
BECERİ
1
2
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )
1
2
3
4
5
YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )
1
2
Müfredat
D : Ders U: Uygulama L: Laboratuvar
2025-2026 Müfredatı-VBA
Program Çıktıları
| 1 | Temel matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri bilgisine sahiptir. |
| 2 | Veri bilimi ve analitiğiyle ilgili temel kuramsal bilgileri edinir. |
| 3 | Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerine ilişkin temel kavramları bilir. |
| 4 | Veri toplama, temizleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini etkin bir şekilde yürütür. |
| 5 | Veri tabanı yönetim sistemleri kullanarak büyük verilerle çalışabilir. |
| 6 | Makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme tekniklerini uygulayarak karar destek sistemleri geliştirir. |
| 7 | Programlama dillerini ve yazılım geliştirme araçlarını veri bilimi projelerinde kullanabilir. |
| 8 | Veri bilimi projelerinde bireysel veya çok disiplinli ekiplerde sorumluluk alır. |
| 9 | Sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi kazanır; teknik bilgiyi açık şekilde aktarabilir. |
| 10 | Türkçe ve İngilizce’de temel iletişim becerilerine sahiptir; alan literatürünü takip edebilir. |
| 11 | Alanıyla ilgili güncel araçları, yazılımları ve teknolojileri etkin şekilde kullanabilir. |
Program Çıktıları - Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikler Çerçevesi İlişkilendirme
TYYÇ
Program Çıktıları
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
BİLGİ
1
BECERİ
1
2
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )
1
2
3
4
5
YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )
1
2
| 1. Dönem | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EATA191 | Türkçe | Atatürk İlkelerı ve İnkılap Tarıhı I | Zorunlu | 2 | - | - | 3 | 2 | |
| ETRD101 | Türkçe | Türk Dılı I | Zorunlu | 2 | - | - | 2 | 2 | |
| EVBA101 | Türkçe | Algorıtma ve Programlamanın Temellerı | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EVBA103 | Türkçe | İşletmeye Gırış | Zorunlu | 2 | - | - | 3 | 2 | |
| EVBA105 | Türkçe | Matematık I | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EVBA107 | Türkçe | Temel Bılgı Teknolojılerı ve Yazılım Gelıştırme | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EVBA109 | Türkçe | Verı Bılımıne Gırış | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EYDL191 | İngilizce | İngılızce I | Zorunlu | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| Toplam | 20 | 2 | 0 | 34 | 21 | ||||
| 2. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EATA192 | Türkçe | Atatürk İlkelerı ve İnkılap Tarıhı II | Zorunlu | 2 | - | - | 2 | 2 | |
| ETRD102 | Türkçe | Türk Dılı II | Zorunlu | 2 | - | - | 2 | 2 | |
| EVBA102 | Türkçe | Ayrık Matematık | Zorunlu | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| EVBA104 | Türkçe | Matematık II | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EVBA106 | Türkçe | Nesne Tabanlı Programlama | Zorunlu | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| EVBA108 | Türkçe | Olasılık ve İstatıstık | Zorunlu | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| EYDL192 | İngilizce | İngılızce II | Zorunlu | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| Toplam | 17 | 4 | 0 | 33 | 19 | ||||
| 3. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EVBA201 | Türkçe | İstatıstık Analız | Zorunlu | 2 | 2 | - | 5 | 3 | |
| EVBA203 | Türkçe | Python ıle Programlama | Zorunlu | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| EVBA205 | Türkçe | Verı Bılımınde Araştırma Yöntemlerı | Zorunlu | 2 | - | - | - | 2 | |
| EVBA207 | Türkçe | Verı Görselleştırme | Zorunlu | 3 | - | - | - | 3 | |
| EVBA209 | Türkçe | Verıtabanı Yönetım Sıstemlerı | Zorunlu | 2 | 2 | - | - | 3 | |
| GE01 | Türkçe | GE Seçmelı Ders Grubu (3. YY) | Seçmeli | 3 | - | - | - | 3 | |
| Toplam | 15 | 4 | 0 | 10 | 17 | ||||
| 4. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EVBA202 | Türkçe | Karar Modellerı (Determınıstık) | Zorunlu | 3 | - | - | - | 3 | |
| EVBA204 | Türkçe | Verı Analıtığı | Zorunlu | 2 | - | - | - | 2 | |
| EVBA206 | Türkçe | Verı Bılımınde Etık ve Hukuk | Zorunlu | 2 | - | - | - | 2 | |
| EVBA208 | Türkçe | Verı Yapıları ve Algorıtmalar | Zorunlu | 2 | 2 | - | - | 3 | |
| GE02 | Türkçe | GE Seçmelı Ders Grubu (4. YY) | Seçmeli | 3 | - | - | - | 3 | |
| Toplam | 12 | 2 | 0 | 13 | |||||
| 5. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EVBA301 | Türkçe | Makıne Öğrenmesı | Zorunlu | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| EVBA303 | Türkçe | Zaman Serısı ve Tahmınleme | Zorunlu | 3 | - | - | - | 3 | |
| GE03 | Türkçe | GE Seçmelı Ders Grubu (5. YY) | Seçmeli | 3 | - | - | - | 3 | |
| Toplam | 8 | 2 | 0 | 6 | 9 | ||||
| 6. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EVBA302 | Türkçe | Büyük Verı ve Analıtığı | Zorunlu | 3 | - | - | - | - | |
| EVBA304 | Türkçe | Derın Öğrenme | Zorunlu | 2 | 2 | - | - | 3 | |
| GE04 | Türkçe | GE Seçmelı Ders Grubu (6. YY) | Seçmeli | 3 | - | - | - | 3 | |
| KEP302 | İngilizce | KEP I | Zorunlu | - | - | - | - | - | |
| Toplam | 8 | 2 | 0 | 6 | |||||
| 7. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| EVBA401 | Türkçe | Bılgısayarla Görü | Zorunlu | 3 | - | - | - | - | |
| EVBA403 | Türkçe | Doğal Dış İşleme Temellerı | Zorunlu | 3 | - | - | - | - | |
| GE05 | Türkçe | GE Seçmelı Ders Grubu (7. YY) | Seçmeli | 3 | - | - | - | 3 | |
| KEP401 | İngilizce | KEP II | Zorunlu | - | - | - | - | - | |
| Toplam | 9 | 0 | 0 | 3 | |||||
| GE01 - GE Seçmeli Ders Grubu (3. YY) | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| GE02 - GE Seçmeli Ders Grubu (4. YY) | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| GE03 - GE Seçmeli Ders Grubu (5. YY) | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| GET01001 | Türkçe | Tıyatroya Gırış | Seçmeli | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| GET01002 | Türkçe | Klasık Türk Sanatı ve Sanatçıları | Seçmeli | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| GE04 - GE Seçmeli Ders Grubu (6. YY) | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| GET01001 | Türkçe | Tıyatroya Gırış | Seçmeli | 3 | - | - | 5 | 3 | |
| GE05 - GE Seçmeli Ders Grubu (7. YY) | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |