Size daha iyi hizmet sunabilmek için çerezleri kullanıyoruz.
Web sitemizde gezinme deneyiminizi geliştirmek, size kişiselleştirilmiş içerik ve hedefli reklamlar göstermek, web sitesi trafiğimizi analiz etmek ve ziyaretçilerimizin nereden geldiğini anlamak için çerezleri ve diğer izleme teknolojilerini kullanıyoruz.
⚠️
KVKK ve Çerez Politikası Bilgilendirmesi
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve Aydınlatma Yükümlülüğü kapsamında; web sitemizin temel fonksiyonlarının çalışabilmesi, veri güvenliğinin sağlanması ve performans analizi yapılabilmesi için zorunlu çerezlerin kullanımı gerekmektedir. Çerez kullanımını reddetmeniz halinde, teknik imkansızlıklar ve veri senkronizasyonu kesintileri nedeniyle web sitemizdeki hizmetlerden yararlanmanız mümkün olmamaktadır. Sitemizdeki içeriklere erişebilmek için çerez kullanımını onaylamanız gerekmektedir.
Veri Analizi Okulu: Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitimi
Veri, günümüzün en değerli stratejik kaynağı haline geldi. Bilginin güçle eşdeğer görüldüğü bu yeni çağda, veriyi sadece okumak değil; onu anlamlandırmak, yorumlamak ve yenilikçi çözümlere dönüştürmek profesyonel dünyanın en kritik yetkinliği haline dönüştü. Yükseköğretim Kurulu (YÖK) himayesinde, Türkiye’nin dijital geleceğini inşa edecek nitelikli insan kaynağını yetiştirmek amacıyla hayata geçirilen Veri Analizi Okulu (VAO), tam da bu ihtiyaca yönelik kapsamlı bir öğrenme fırsatı sunmaktadır.
Şekil 1: Veri Analizi Okulu Öğrenci Kartı.
Veri Analizi Okulu Nedir?
Veri Analizi Okulu; ülke çapında yapılan başvurular arasından belli kriterlere göre seçilen adayların dahil edildiği, ekim ayında başlayıp mayıs ayına kadar süren bir eğitim programıdır. Programın ana yürütücü kurumu (YÖK) Yükseköğretim Kuruludur; Boğaziçi Üniversitesi, İTÜ, ODTÜ ve Marmara Üniversitesi ise programın koordinatör üniversiteleridir.
Başvuru ve Değerlendirme
Program, adayların öğrencilik durumu, genel not ortalaması, eğitim geçmişi, modül uyumu ve motivasyon metni gibi özellikleri dikkate alan, nitelik ve yeterliliği önceleyen bir değerlendirme modeli ile öğrenci kabul etmektedir.
Programın Yapısı
Eğitim süreci üç ana aşamadan oluşmaktadır:
I. Ortak Temel Ders
“İstatistik ve Veri Analizine Giriş” dersi tüm katılımcılar için zorunludur.
Bu ders kapsamında ortak teknik kavramlar ile ilerideki modüllerde gerekli olan istatistik altyapısı verilmektedir.
II. Kodlamaya Giriş Dersleri
Seçilen uzmanlık modülüne göre katılımcılara özel kodlama eğitimi verilir:
Kodlama Dili
Modüller
R Tabanlı
Temel İstatistik, Psikometri, Panel Veri
Python Tabanlı
Hesaplamalı Sosyal Bilimler, Dijital Beşeri Bilimler, Yapay Zeka (Tüm modüller)
III. Uzmanlık Modülleri
1. Temel İstatistik
Veri ve değişken türleri
Excel, SPSS, R ile veri girişi, düzenleme, görselleştirme
Ki-kare testi, T-testi, ANOVA, Korelasyon
Regresyon modelleri
Kümeleme
2. Hesaplamalı Sosyal Bilimler
Doğal Dil İşleme (NLP): Temel kavramlar ve uygulamalar
Ağ analizi
Mekânsal veri analizi ve CBS
Python ile metin işleme
Veri görselleştirme
3. Panel Veri Analizi
R survey paketiyle yatay kesit veri analizi
Yatay kesit veriyle regresyon
İçsellik problemi
Sabit etkiler vs rassal etkiler
Panel veriyle regresyon uygulamaları
4. Yapay Zeka
Yapay Zekâ ve Kolaylaştırıcı Araçlar: Yapay zeka kavram ve araçlarının kullanımını öğreten modül.
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi: Yazılımcılara yönelik modül. İçerik: Üretken yapay zeka (GenAI), Büyük dil modelleri (LLM), Makine öğrenmesi algoritmaları (SVM, Random Forest, Naive Bayes), Sınıflandırma, kümeleme yöntemleriyle regresyon, RAG sistemleri ve yapay zeka ajanları, denetimli öğrenme (supervised learning), denetimsiz öğrenme (unsupervised learning), pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) vb.
5. Dijital Beşeri Bilimler
Metin madenciliği, Doğal Dil İşleme (NLP)
Mekânsal veri analizi ve CBS, Veri görselleştirme
Dijital kaynak işleme, Ağ Analizi, Dijital tarih
6. Psikometri
Ölçme araçlarında geçerlilik ve güvenilirlik
Rasch modelleri
Madde tepki kuramı (IRT)
Çok boyutlu ölçek geliştirme
Başarı Ölçütleri
Derslere devam zorunluluğu, kısa sınavlar, ödevler ve final sınavı programın başarı ölçütleri arasındadır.