Mikro Yeterlilikler

Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü Mikro Yeterlilik Modülleri

Bölümümüz, Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tarafından önerilen mikro-yeterlilikler çerçevesinde “Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları” ve “İleri İstatistiksel Veri Analizi” olmak üzere iki mikro-yeterlilik modülü sunmaktadır. Bu modüllerle öğrencilerin istatistik, programlama, veri madenciliği ve yapay zekâ alanlarındaki kuramsal bilgilerini uygulamalı çalışmalarla geliştirmeleri amaçlanmaktadır. Öğrencilerin gerçek yaşam verilerini analiz edebilmeleri, karşılaştıkları veri problemlerine uygun yöntemleri seçebilmeleri, analiz sonuçlarını doğru yorumlayabilmeleri ve elde ettikleri bulguları etkili biçimde sunabilmeleri hedeflenmektedir. 



Modül I: Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları

Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları Mikro-Yeterlilik Modülü, öğrencilerin veri analizi, yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında uygulamaya dönük yetkinlikler kazanmalarını amaçlamaktadır. Modül kapsamında öğrenciler; R programlama diliyle veri analizi gerçekleştirmeyi, derin öğrenme yöntemlerini farklı veri problemlerine uygulamayı ve yapay zekâ tabanlı çözümleri etik ilkeler çerçevesinde değerlendirmeyi öğrenmektedir.

 

Seçmeli Dersler
 

Ders Adı İlgili Mikro-Yeterlilik İlgili Modül
YMI367 Yapay Zekâ ve Etiği Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları  Modül I
VBA305 R ile Veri Analizi Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları  Modül I
VBA315 Derin Öğrenme Uygulamaları Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları  Modül I
YOB365 Bilişimde İletişim Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları  Modül I


Öğrencinin Kazanacağı Yetkinlikler

Veri Analizinde İleri Yapay Zekâ Uygulamaları Mikro-Yeterlilik Modülünü başarıyla tamamlayan öğrenci;

  • R programlama dilini kullanarak verileri düzenleyebilir, analiz edebilir ve görselleştirebilir.
  • Veri problemlerine uygun yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerini seçebilir.
  • Derin öğrenme modellerini farklı veri setleri üzerinde uygulayabilir.
  • Yapay zekâ modellerinden elde edilen sonuçları değerlendirebilir ve yorumlayabilir.
  • Yapay zekâ tabanlı çözümleri gerçek yaşam problemlerine uygulayabilir.
  • Yapay zekâ uygulamalarını etik, güvenilirlik ve sorumluluk ilkeleri açısından değerlendirebilir.
  • Analiz sonuçlarını bilimsel ve mesleki iletişim ilkelerine uygun biçimde raporlayarak farklı hedef kitlelere sunabilir.
 

Modül II: İleri İstatistiksel Veri Analizi

İleri İstatistiksel Veri Analizi Mikro-Yeterlilik Modülü, öğrencilerin karmaşık veri yapılarını ileri istatistiksel yöntemler ve veri madenciliği teknikleri kullanarak analiz edebilmelerini amaçlamaktadır. Modül kapsamında öğrenciler; araştırma problemine ve veri yapısına uygun analiz yöntemini seçme, istatistiksel modelleri uygulama, model sonuçlarını değerlendirme ve elde edilen bulguları bilimsel olarak yorumlama becerilerini geliştirmektedir.



Seçmeli Dersler
 

Ders Adı İlgili Mikro-Yeterlilik        İlgili Modül
YMI367 Yapay Zekâ ve Etiği İleri İstatistiksel Veri Analizi       Modül II
VBA209 Veri Madenciliği İleri İstatistiksel Veri Analizi       Modül II
VBA310 İleri İstatistiksel Yöntemler   İleri İstatistiksel Veri Analizi       Modül II
YOB365 Bilişimde İletişim İleri İstatistiksel Veri Analizi       Modül II
 


Öğrencinin Kazanacağı Yetkinlikler
 
İleri İstatistiksel Veri Analizi Mikro-Yeterlilik Modülünü başarıyla tamamlayan öğrenci;

  • Karmaşık veri setlerini ileri istatistiksel yöntemlerle analiz etme,

  • Veri madenciliği yöntemlerini farklı problem alanlarına uygulama,

  • Araştırma problemine ve veri yapısına uygun istatistiksel yöntemi seçme,

  • İstatistiksel modelleri kurma, değerlendirme ve sonuçlarını yorumlama,

  • Verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri belirleme,

  • Analiz sonuçlarını veriye dayalı karar verme süreçlerinde kullanma,

  • Elde edilen bulguları bilimsel ve mesleki iletişim ilkelerine uygun biçimde raporlama

yetkinliklerini kazanır.

 

Mikro-Yeterlilik sertifikasının öğrencinin kariyerine kazanımı/katkısı nedir?

Bu mikro-yeterlilik modülleri, öğrencilerin istatistiksel analiz, veri madenciliği ve analitik karar verme alanlarındaki yetkinliklerini geliştirmelerine katkı sağlar. Modülü tamamlayan öğrenciler; veri analisti, istatistiksel analiz uzmanı, iş zekâsı uzmanı, raporlama uzmanı, araştırma analisti ve karar destek sistemleri uzmanı gibi mesleki alanlarda kullanabilecekleri tamamlayıcı beceriler kazanır.

Bu modüller sayesinde öğrenciler;

  • Yapay zekâ, veri analitiği ve ileri istatistiksel yöntemler alanlarında uzmanlaşma,

  • Kuramsal bilgilerini uygulamalı çalışmalarla destekleme,

  • Gerçek yaşam verileri üzerinde analiz gerçekleştirme,

  • Analitik düşünme ve problem çözme becerilerini geliştirme,

  • Etik ve güvenilir veri analizi ilkelerini benimseme,

  • Mesleki ve akademik gelişimlerini destekleyecek tamamlayıcı yetkinlikler kazanma

fırsatı elde etmektedir.




 

Bölüm Koordinatörü

Ad Soyad: Dr. Öğr. Üyesi Yeşim Nalkesen Akın (Bölüm Başkanı)
E-posta: ynalkesen@gelisim.edu.tr