BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)


Program Tanımı

Günümüzün birbirine bağlı dünyasında, sosyal medya etkinliği ve e-ticaret işlemlerinden akıllı cihazlardan gelen sensör verilerine ve gerçek zamanlı akış verilerine kadar benzeri görülmemiş ölçekte veri üretilmektedir. Bu sürekli bilgi akışı hem bir zorluk hem de bir fırsat sunuyor. Bu geniş veri dizisini anlamlandırma becerisi, yalnızca iş zekası için değil, aynı zamanda toplumsal ilerleme için de çok önemlidir. Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi yüksek lisans programı, öğrencileri giderek veri odaklı hale gelen bir dünyada büyük verinin gücünden yararlanmak için gereken bilgi ve becerilerle donatmak üzere tasarlanmıştır. Farklı sektörlerdeki kuruluşlar ezici miktarda veriyle karşı karşıya kaldıkça, bu bilgileri toplama, yönetme ve analiz etme becerisi başarı için kritik bir faktör haline gelmiştir. Program, büyük verinin temel unsurları olan veri toplama, veri analitiği ve veri yönetimi konularına odaklanmakta, ve ham verinin, karar alma süreçlerini yönlendiren anlamlı deneyimlere dönüştürülmesine vurgu yapmaktadır. Büyük veri, tek bir endüstri veya alanla sınırlı değildir; neredeyse her sektörü kapsar ve program bu çeşitliliği yansıtacak şekilde tasarlanmıştır. İster hastalık salgınlarını tahmin etmek, ister tedarik zincirlerini optimize etmek, müşteri deneyimlerini geliştirmek veya akıllı şehirlerde inovasyonu teşvik etmek olsun, büyük veri merkezi bir rol oynamaktadır. Sektörler büyük verinin yeni fırsatları ortaya çıkarma potansiyelinin farkına vardıkça, karmaşık veri kümelerini anlayabilen ve manipüle edebilen yetenekli profesyonellere olan talep de artmaya devam ediyor. Bu program sadece teknik yeterlilik değil, aynı zamanda verilerin gerçek dünyadaki sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğine dair stratejik bir anlayış geliştirmeye odaklanmaktadır. Mezunlar, büyük veri kümelerini yönetmek, gelişmiş analitik teknikleri uygulamak ve farklı kurumsal ortamlardaki paydaşlara içgörüleri iletmek için gerekli araçlarla donatılmış olarak ayrılacaklar. Büyük verinin sürekli gelişen doğası, müfredatımızın uyarlanabilirliği ve sürekli öğrenmeyi vurguladığı ve öğrencileri hızlı değişim ve yenilikle tanımlanan bir sektörde başarılı olmaya hazırladığı anlamına gelir.

Kazanılan Derece

Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZLİ) alanında LİSANS derecesi (Bachelor of The Big Data Analytics and Management) almaya hak kazanmaktadırlar.

Kazanılan Derecenin Düzeyi

Bu program, LİSANSÜSTÜ seviyesinde öğrenim veren bir programdır.

Kabul Koşulları

Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların, lisans diplomasına sahip olması ve Enstitü Kurulu tarafından programa özgü belirlenecek diğer temel koşulları da sağlamaları gerekir. Ayrıca, tezli programlara başvuran öğrencilerin başvurduğu puan türünde Enstitü Kurulu tarafından 55 puandan az olmamak üzere belirlenecek ALES puanına da sahip olmaları gerekir. Yabancı dilde yürütülecek yüksek lisans programlarına başvuran adayların yabancı dil yeterlik düzeyleri; YÖK tarafından kabul edilen merkezî yabancı dil sınavları ile YÖK veya ÖSYM tarafından eşdeğerliği kabul edilen uluslararası yabancı dil sınavları veya Üniversite İngilizce Yeterlik Sınavı sonuçlarına göre belirlenir.

Kazanılan Derece Gereklilikleri ve Kurallar

Bu programda öğrenim gören öğrencilerin, mezun olabilmek için 4.00 üzerinden en az 3.00 Genel Not Ortalamasına sahip olmaları ve öğretim programlarında öngörülen tüm derslerden en az C/S notu alarak başarılı olmaları gerekmektedir. Mezuniyet için kazanılması gereken minimum AKTS, 120’dir. Öğrencilerin aynı zamanda tez çalışması ve tez derslerini başarılı şekilde tamamlamaları zorunludur.

Önceki Öğrenmenin Tanınması

Bahçeşehir Üniversitesi’nde öğrenimine devam edecek öğrenciler, önceki öğrenim kurumunda aldıkları derslerden belirli yönetmelikler çerçevesinde muaf olabilirler. Alınmış dersin içeriğinin, BAU‘da verilen dersin içeriğine uygun olması ve enstitü müdürlüğü tarafından onaylanması durumunda, öğrenci bu dersten muaf tutulabilir.

Mezunların Mesleki Profili

Program multidisipliner bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulayarak, mezunları uzmanlıklarını sağlık ve finanstan çevre bilimi, eğlence ve kamu politikalarına kadar geniş bir yelpazede uygulamaya hazırlamaktadır.

Bir Üst Dereceye Geçiş

Bu programdan mezun olan öğrenciler, doktora programlarında öğrenim görmek üzere başvuruda bulunabilirler.

Program Kazanımları

1 Bilimsel literatürü takip eder, eleştirel biçimde analiz eder ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır.
2 Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve yönetir.
3 Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen sonuçları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir.
4 Yaptığı araştırma ve projelerin sonuçlarını akademik standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar.
5 Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırma yapar, özgün düşünce geliştirir ve bu bilgileri uygulamaya aktarır.
6 Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanına özgü ileri düzey kuramsal ve uygulamalı bilgileri etkin bir biçimde  kullanır.
7 Mesleki, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder; mühendislik uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır.

Ders & Program Kazanımları Matrisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Program Kazanımları 1 2 3 4 5 6 7
Dersler
BDA5001 Büyük Veriye Giriş 3 3 3 2 4 1 5
BDA5002 Pazarlama Analizi 3 2 4 3 3 2 3
BDA5887 Seminer 5 5 5 5 5 5 5
BDA5888-1 Yüksek Lisans Tezi 5 5 5 5 5 5 5
BDA5888-2 Yüksek Lisans Tezi 5 5 5 5 5 5 5
BUS5301 Araştırma Yöntemleri ve Etik 5 3 2 2 2 2 3
Departmental Elective
BDA5010 Büyük Veri ve Hadoop Ortamı
BDA5011 Büyük Veri ve Analitik
BDA5012 Büyük Veride Bulut Hesaplaması
BDA5015 Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme
BDA5121 Girişimcilik ve Büyük Veri Yönetimi
CMP5101 Veri Madenciliği
CMP5103 Yapay Zeka
CMP5121 Ağ Güvenliği ve Şifreleme
CMP5123 Bilgisayar Ağları ve Mobil İletişim
CMP5126 Görüntü ve Video İşleme
CMP5130 Makine Öğrenimi ve Örüntü Tanıma
CMP5133 Yapay Sinir Ağları
CMP5151 Yazılım Tasarım Modelleri
CMP5203 Yüksek Performanslı Bilgisayar Mimarisi
CMP5208 GPUs ile Paralel Hesaplama
CMP5550 Bilgisayar Görüşü
CMP5931 Özel Konular I
CMP6138 Algoritma Analizi
CMP6160 Yapay Zekada İleri Konular
EEE5022 Uygulamalı İstatistik
ENM5203 İstatistik Veri Analizi ve Karar Alma
ENM5211 Teknoloji Yönetimi
INE5110 Olasılıksal Modeller ve Uygulamaları
INE5111 Matematiksel Programlama ve Modelleme
INE5206 Karar Analizi
INE5261 Çok Ölçütlü Karar Verme
INE6105 Stokastik Modeller
MAT5101 Mühendislik Matematiği
SEN5104 İleri Sistem Analizi ve Tasarımı II
SEN5144 Yazılım Proje Yönetimi
SEN5301 Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetimine Giriş
SEN5315 Hizmet Odaklı Mimariler
SEN5550 İş Zekası
SEN5604 Bilgi Güvenliği Yönetimi 2 2 1 1 1 1 1
GE-Elective

Öğretim Programı

1. Yarıyıl
Ders Kodu Ders Adı Ön Koşul Teorik Pratik Kredi AKTS
BDA5001 Büyük Veriye Giriş 3 0 3 8
BUS5301 Araştırma Yöntemleri ve Etik 3 0 3 9
Departmental Elective 3 6
Departmental Elective 3 7
Toplam 30
2. Yarıyıl
Ders Kodu Ders Adı Ön Koşul Teorik Pratik Kredi AKTS
BDA5002 Pazarlama Analizi 3 0 3 8
Departmental Elective 3 7
Departmental Elective 3 7
Departmental Elective 3 8
Toplam 30
3. Yarıyıl
Ders Kodu Ders Adı Ön Koşul Teorik Pratik Kredi AKTS
BDA5887 Seminer 0 0 0 10
BDA5888-1 Yüksek Lisans Tezi 0 0 0 20
Toplam 30
4. Yarıyıl
Ders Kodu Ders Adı Ön Koşul Teorik Pratik Kredi AKTS
BDA5888-2 Yüksek Lisans Tezi 0 0 0 30
Toplam 30

Bölüm Başkanı (ya da Eşdeğeri)


BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZLİ) - LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ