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 /OOP (Ex. BIN 500 or CENG 305) + (EE 441 or CENG 301)
  • 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 3 zorunlu ders ve 4 seçmeli ders ile birlikte kredisiz tez ve seminer derslerinden oluşmaktadır: 

  • 3 adet kredili zorunlu ders 
  • En az 4 adet kredili seçmeli ders 
  • DI 590 Seminer dersi 
  • DI 599 Tez dersi 

Kredili Zorunlu Dersler: 

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

Kredisiz Zorunlu Dersler: 

  • DI 509 / IS 520 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 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 726 Multimedia Standards 
  • MMI 727 Deep Learning 
  • 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

Lisans eğitimini farklı alanlardan tamamlamış öğrenciler programa başvurabilir. Bilimsel hazırlık dersleri ile yeni gelen öğrenciler için ortak bir akademik temel sağlanır.

Başvuruzun değerlendirilmeye alınması için gerekli şartlar:

  • Ülkemizdeki üniversitelerin veya Yükseköğretim Kurulu tarafından denkliği kabul edilen yurtdışındaki üniversitelerin lisans programlarından mezun olmak,
  • ALES 75 (veya eşdeğeri) veya GRE Quantitative’den en az 713 (yeni GRE’de en az 156) puan almış olmak,
  • GPA 2.5 üzerinde almış olmak,
  • Yabancı dil bilgisi için TOEFL sınavından son iki yıl içinde bilgisayarlı sistemde en az 79, klasik sistemde en az 550 veya IELTS’ten en az 6.5, ODTÜ İngilizce Yeterlik Sınavı’ndan en az 65 puan almış olmak,
  • İki referans mektubu,
  • 1 sayfalık niyet mektubu (İngilizce)

Adaylar görüşmelere ALES puanlarına ve Lisans Genel Not Ortalamalarına göre çağrılırlar. Son seçim ALES puanlarının, Lisans Genel Not Ortalamalarının ve adayın bölüme uygunluğunun bütüncül bir değerlendirmesine dayanır.

Başvuru için İletişim Bilgileri

Eposta: