Veri Bilişimi M.S. (Tezli)

Veri Bilişimi EABD web sitesi

Giriş

Dünyada son yıllarda yaşanmakta olan dijital dönüşüm rüzgarı, yarara dönüştürülebilecek nitelikteki verinin hacmini, çeşitliliğini ve elde edilme hızını artırmış ve günümüz kuruluşlarında veri kullanımını ve veriye dayalı karar vermeyi zorunlu hale getirmiştir. Otomasyon ve veriyi merkeze alan yaklaşımlar ile verimlilik, kalite ve ürün çeşitliliğinin artırılması trendi, yaygın bilinen adıyla Endüstri 4.0, nesnelerin interneti (IoT), siber fiziksel sistemler, büyük veri, bulut bilişim ve yapay zeka gibi teknolojilerde elde edilen kazanımların bir sonucu olarak görülebilir. Endüstride yaşanmakta olan bu değişim, doğal olarak toplumun da dönüşümüne neden olmaktadır. İnsanlık tarihinde sırasıyla avcı-toplayıcı, tarım, endüstri ve bilgi toplumlarından sonraki aşamayı ifade eden Toplum 5.0’da her şeyin interneti (IoE), yapay zeka ve blok-zincir gibi teknolojilerin hayatın tüm alanlarını etkilemesi ve şekillendirmesi söz konusudur.

Veri Bilişimi, verinin kaynağından elde edilmesini, saklanmasını, güvenliğinin sağlanmasını, entegrasyonunu, dağıtımını, yönetimini, işlenerek faydalı bilgiye dönüştürülmesini, ve elde edilen bilginin kuruluşların etkinliğini artırmak üzere operasyonel süreçlerde kullanımını kapsayan geniş bir alan olarak ortaya çıkmaktadır. Veri bilişimi, doğası gereği disiplinlerarası bir niteliğe sahiptir. Bu yüksek lisans programının amacı öğrencilere bu disiplinerarası bakış açısını sağlayacak altyapıyı ve beceri grubunu kazandırmaktır.

Program Yapısı

Yüksek lisans programı bilimsel hazırlık programı ve ana programdan oluşmaktadır. Bilimsel hazırlık programının amacı programa kabul edilen öğrencilere ortak bir akademik altyapı hazırlamaktır. Öğrenciler lisans programlarında aldıkları dersleri ve notları göz önünde bulundurularak danışmanları ve akademik kurul kararıyla bazı derslerden muaf olabileceklerdir. Bilimsel hazırlık programı azami iki dönemde tamamlanabilecektir.

Bilimsel Hazırlık Programı Dersleri: 

  • IS 503 Database Concepts and Applications / CENG 302
  • IS 545 Object Oriented Programming and Data Structures / MI 545
  • DI 591 Probability and Statistics for Data Informatics / BIN 502 / CENG 222
  • DI 592 Mathematics for Data Informatics


Ana program, aşağıda belirtildiği şekilde, asgari 21 kredi karşılığı 2 zorunlu ders ve 5 seçmeli ders ile birlikte kredisiz tez, araştırma teknikleri ve seminer derslerinden oluşmaktadır: 

  • 2 adet kredili zorunlu ders 
  • En az 5 adet kredili seçmeli ders 
  • DI 590 Seminer dersi 
  • DI 599 Tez dersi 
  • DI 500 / MI 500 / CSEC 500 / COGS 500 araştırma teknikleri dersi


Kredili Zorunlu Dersler: 

  • DI 501 / IS 509 Introduction to Data Informatics  
  • DI 502 Data Informatics Project  


Kredisiz Zorunlu Dersler: 

  • DI 500 / MI 500 / CSEC 500 / COGS 500 Research Methods and Ethics
  • DI 590  Seminer dersi 
  • DI 599  Tez dersi 


Öğrenciler, gereken asgari kredi miktarını tamamlamak üzere, zorunlu derslere ek olarak, aşağıda listelenen teknik seçmeli derslerden alabileceklerdir: 


Seçmeli Dersler: 

  • DI 504 / MMI 727 Foundations of Deep Learning
  • DI 514 / IS 580 Data Mining and Knowledge Discovery 
  • DI 520 / IS 786 Data Driven Organizations 
  • DI 521 / IS 788 Digital Transformation: Management, Technology and Organization 
  • DI 515 / IS 787 Big Data  
  • DI 544 / IS 782 Spatial Data Analysis 
  • MMI 701 Multimedia Signal Processing 
  • MMI 702 Machine Learning for Multimedia Informatics 
  • MMI 706 Reinforcement Learning
  • MMI 711 Sequence Models in Multimedia
  • MMI 712 Machine Learning Systems Design and Deployment 
  • MMI 726 Multimedia Standards 
  • IS 533 Decision Support Systems 
  • IS 535 Regulatory and Legal Aspects of Information Systems 
  • IS 543 Information Retrieval 
  • IS 547 Cloud Computing: Technology and Business 
  • IS 566 Image Processing Algorithms 
  • IS 585 Social Network Analysis 
  • IS 710 Energy Informatics 
  • IS 748 Mobile and Pervasive Computing 
  • IS 768 Applications of Audio Information Systems 
  • IS 777 Technology Entrepreneurship and Lean Startups 
  • IS 783 Social Media Analytics 
  • IS 784 Deep Learning for Text Analytics 
  • COGS 515 Artificial Intelligence for Cognitive Science 
  • COGS 516 Introduction to Probabilistic Programming 
  • COGS 566 Probabilistic Models of Cognition 
  • MI 535 Biological Signal Analysis

Başvuru Gereklilikleri

Güncel kriterler için lütfen https://di.metu.edu.tr/admission sitesine bakınız.