Ders Planı-Akts Kredileri

Program Bilgileri

Bölüm Başkanı : Bulunamadı   e-mail :   Telefon :   Fax :   AKTS Koordinatörü : Bulunamadı   e-mail :   Telefon :   Fax :   Adres : Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Isparta Bilişim Teknolojileri MYO   Genel Bilgi : Büyük Veri Analistliği Programı, farklı kaynaklardan elde edilen yüksek hacimli, hızlı ve çeşitli verilerin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi, görselleştirilmesi ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesi süreçlerinde görev alabilecek nitelikli teknik elemanlar yetiştirmeyi amaçlayan bir ön lisans programıdır. Program kapsamında öğrencilere programlama, veri tabanı yönetimi, istatistik, veri analizi, veri madenciliği, büyük veri teknolojileri, veri görselleştirme, makine öğrenmesi, bulut bilişim, veri güvenliği ve karar destek sistemleri gibi alanlarda teorik ve uygulamalı eğitim verilmektedir. Öğrencilerin farklı veri kaynaklarından veri toplayabilmeleri, verileri temizleyip düzenleyebilmeleri, uygun analiz yöntemlerini kullanabilmeleri ve elde edilen sonuçları raporlayabilmeleri hedeflenmektedir. Uygulama ağırlıklı eğitim anlayışına sahip olan programda laboratuvar çalışmaları, proje tabanlı öğrenme, gerçek veri setleri üzerinde analiz uygulamaları ve sektör odaklı çalışmalar ön plandadır. Bu sayede öğrencilerin analitik düşünme, problem çözme, veri odaklı karar verme, takım çalışması, teknik raporlama ve güncel teknolojilere uyum sağlama becerilerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Program mezunları; bilişim, finans, bankacılık, sağlık, üretim, e-ticaret, telekomünikasyon, lojistik, kamu hizmetleri ve araştırma kuruluşlarında veri analizi destek elemanı, büyük veri teknisyeni, veri işleme elemanı, raporlama uzmanı yardımcısı, iş zekâsı destek elemanı veya teknik personel olarak görev alabilirler. Mezunlar ayrıca ilgili lisans programlarına geçiş yaparak akademik ve mesleki gelişimlerini sürdürebilirler.   Edinilen Ünvan : Büyük Veri Analistliği Programını başarıyla tamamlayarak mezuniyet koşullarını sağlayan öğrencilere Büyük Veri Analistliği Ön Lisans Diploması verilir. Program mezunları, çalışma alanlarına ve kurumların kadro tanımlamalarına bağlı olarak Büyük Veri Analisti, Veri Analizi Destek Elemanı, Büyük Veri Teknikeri veya benzeri mesleki unvanlarla görev alabilirler.   Yeterlilik Düzeyi : Büyük Veri Analistliği Programından mezun olabilmek için öğrencilerin, programın öğretim planında yer alan zorunlu ve seçmeli derslerin tamamını başarıyla tamamlamaları, en az 120 AKTS kredisini sağlamaları ve Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Ön Lisans ve Lisans Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönetmeliğinde belirtilen mezuniyet koşullarını yerine getirmeleri gerekmektedir. Öğrencilerin mezuniyet için gerekli genel not ortalamasına sahip olmaları, başarısız derslerinin bulunmaması ve varsa staj, iş yeri uygulaması, mesleki eğitim, proje veya benzeri yükümlülükleri başarıyla tamamlamaları zorunludur. Derslere devam, ölçme ve değerlendirme, sınavlar, ders geçme, muafiyet, intibak ve mezuniyet işlemleri üniversitenin yürürlükteki ilgili yönetmelik, yönerge ve kurul kararları doğrultusunda yürütülür. Programın eğitim-öğretim faaliyetleri; yükseköğretime ilişkin ulusal mevzuat, Yükseköğretim Kurulu kararları ve Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesinin ilgili düzenlemelerine uygun olarak gerçekleştirilir. Programın başarıyla tamamlanabilmesi için gerekli akademik ve idari koşullar, yürürlükteki mevzuat ve üniversite tarafından yapılan güncel düzenlemeler esas alınarak uygulanır.   Kabul Koşulları : Lise diploması   Önceki Öğrenmenin Tanınması İçin Özel Düzenlemeler(Yatay Geçiş,Dikey Geçiş v.s.) : Üniversitemiz ders bilgi paketinde her bir ders için öğretim elemanı tarafından belirlenen öğretim yöntem ve teknikleri bulunmaktadır. Her bir dersin öğrenme-öğretme yöntemi dersin çıktısında yer alan “Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri” başlığı altında verilmektedir. Öğretim Elemanı Merkezli Yöntemler; düz anlatım yöntemi, soru-cevap yöntemi, seminer, konferans, gösterim, Tartışma Yöntem ve Teknikleri; büyük grup tartışması, küçük grup tartışması, münazara, beyin fırtınası, zıt panel tekniği, çember tekniği, altı şapkalı düşünme tekniği, örnek olay yöntemi, zihin haritası, Öğrenci Merkezli Yöntem ve Teknikler; Problem Çözme Yöntemi, Ödev, Proje Hazırlama, Tez Hazırlama, Rapor Yazma, Alan Çalışması, Sosyal Faaliyet, Arazi Çalışması, Bireysel Çalışma Yöntemi, Grup Çalışması Yöntemi, Uygulama, Staj, Yerinde Uygulama ,Mesleki Faaliyet, Gösterip Yaptırma yöntemi/ Bilgisayar destekli öğretim yöntemi ,Benzetim tekniği, Rol oynama yöntemi, Drama tekniği, Sınıf Dışı Öğretim/Gezi gözlem yöntemi, Deney ve laboratuvar yöntemi, Aktif Öğrenme Teknikleri Okuma, İstasyon tekniği ,Akvaryum tekniği, Konuşma halkası tekniği, Görüş geliştirme tekniği, Balık kılçığı tekniği (Neden-sonuç diyagramı), Kavram haritaları, Eğitsel oyunlar, Ters-yüz öğrenme, Tasarımı, Mikro öğretim yöntemleri kullanılmaktadır. ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİ MERKEZLİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ KILAVUZU (https://kms.kaysis.gov.tr/Home/Goster/204644)   Yeterlilik Zorunlulukları ve Yönetmeliğe Uygunluk : Ulusal yeterlilik sistemi üç Bolonya süreci seviyesini içerebilir (ya da orta seviye yeterlilikleri) (örneğin kısa süreç olan ilk süreç). Bu seviyeler üniversitelere belirlli yeterlilikleri yapılandırmayı ve yeterlilik vasıtasıyla ilerlemek üzere düzenlemeye izin verir. Türkiye’de yeterlilik zorunlulukları ve yönetmeliğe uygunluk YÖK tarafından belirlenir.   Programın Hedefleri : Büyük Veri Analistliği Programı; farklı kaynaklardan elde edilen yüksek hacimli, hızlı ve çeşitli verileri toplama, düzenleme, işleme, analiz etme, görselleştirme ve yorumlama becerilerine sahip nitelikli teknik elemanlar yetiştirmeyi hedeflemektedir. Program, öğrencilere programlama, veri tabanı yönetimi, istatistik, veri analizi, veri madenciliği, büyük veri teknolojileri, veri görselleştirme, makine öğrenmesi, bulut bilişim ve veri güvenliği alanlarında temel bilgi ve uygulama becerileri kazandıracak şekilde yapılandırılmıştır. Programın temel hedefi; farklı veri kaynaklarıyla çalışabilen, veri temizleme ve dönüştürme işlemlerini gerçekleştirebilen, uygun analiz yöntemlerini kullanabilen, analiz sonuçlarını görsel ve yazılı raporlara dönüştürebilen ve veri odaklı karar alma süreçlerine teknik destek sağlayabilen mezunlar yetiştirmektir. Bunun yanında öğrencilerin analitik düşünme, problem çözme, takım çalışması, etkili iletişim, mesleki etik, veri gizliliği, yaşam boyu öğrenme ve teknolojik gelişmelere uyum sağlama becerilerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Program, uygulama ağırlıklı eğitim yaklaşımı doğrultusunda laboratuvar çalışmaları, gerçek veri setleri üzerinde uygulamalar, proje tabanlı öğrenme ve sektör odaklı çalışmalarla öğrencilerin teorik bilgilerini pekiştirmelerine imkân sunmaktadır. Mezunların bilişim, finans, bankacılık, sağlık, üretim, e-ticaret, telekomünikasyon, lojistik, kamu hizmetleri ve araştırma kuruluşlarında veri analizi ve büyük veri süreçlerine yönelik görevlerde çalışabilecek mesleki yeterliliklere ulaşmaları hedeflenmektedir.   Örneklerle Mezunlar İş Profilleri : Büyük Veri Analistliği Programı mezunları; verilerin toplanması, temizlenmesi, düzenlenmesi, analiz edilmesi, görselleştirilmesi ve raporlanması süreçlerinde görev alabilirler. Mezunların çalışabileceği başlıca iş profilleri aşağıda örneklerle açıklanmıştır. Büyük Veri Analizi Destek Elemanı: Yüksek hacimli ve farklı kaynaklardan elde edilen verilerin analiz süreçlerine hazırlanmasına katkı sağlar. Örneğin, bir e-ticaret işletmesinde müşteri hareketleri, ürün görüntüleme bilgileri ve satış kayıtlarını analiz için uygun hâle getirebilir. Veri Analizi Elemanı: Sayısal verileri inceleyerek eğilimleri, ilişkileri ve performans göstergelerini belirler. Örneğin, bir işletmenin aylık satış verilerini analiz ederek en çok talep gören ürünleri ve dönemsel satış değişimlerini raporlayabilir. Veri İşleme Elemanı: Farklı kaynaklardan elde edilen verileri toplar, birleştirir, temizler ve standart bir yapıya dönüştürür. Örneğin, farklı şubelerden gelen müşteri ve satış kayıtlarındaki eksik, hatalı veya tekrarlanan verileri düzenleyebilir. Veri Tabanı Destek Elemanı: Veri tabanlarının oluşturulması, güncellenmesi, sorgulanması ve temel yönetim işlemlerine destek verir. Örneğin, bir kurumun müşteri veri tabanında raporlama amacıyla sorgular hazırlayabilir ve veri girişlerinin doğruluğunu kontrol edebilir. İş Zekâsı Destek Elemanı: Kurumsal verilerin rapor ve gösterge panellerine dönüştürülmesi süreçlerinde görev alır. Örneğin, yöneticilerin satış, maliyet, stok ve müşteri performansını takip edebileceği etkileşimli raporlar hazırlayabilir. Raporlama Elemanı: Analiz sonuçlarını tablo, grafik, gösterge paneli ve yazılı raporlar aracılığıyla anlaşılır biçimde sunar. Örneğin, bir lojistik işletmesinin teslimat sürelerini ve gecikme oranlarını haftalık performans raporuna dönüştürebilir. Veri Görselleştirme Destek Elemanı: Karmaşık veri setlerinin grafikler, haritalar ve etkileşimli görseller aracılığıyla sunulmasına katkı sağlar. Örneğin, farklı bölgelerdeki satış yoğunluklarını harita tabanlı bir görselleştirme ile gösterebilir. Veri Madenciliği Uygulama Destek Elemanı: Büyük veri setleri içindeki örüntülerin, ilişkilerin ve sınıfların belirlenmesine yönelik analizlerde görev alır. Örneğin, müşterilerin satın alma davranışlarına göre gruplandırılmasına yardımcı olabilir. Makine Öğrenmesi Uygulama Destek Elemanı: Hazır makine öğrenmesi modellerinin veri hazırlama, çalıştırma, test ve sonuç değerlendirme süreçlerine destek verir. Örneğin, müşteri kaybını tahmin eden bir modelin performans sonuçlarını karşılaştırabilir. Bulut Tabanlı Veri Sistemleri Destek Elemanı: Verilerin bulut ortamlarında saklanması, işlenmesi ve izlenmesine yönelik temel operasyonel işlemlerde görev alır. Örneğin, kurum verilerinin bulut tabanlı veri depolama sistemlerine aktarılmasına ve erişim kontrollerinin uygulanmasına destek olabilir. Mezunlar; bilişim, finans, bankacılık, sigortacılık, sağlık, üretim, e-ticaret, telekomünikasyon, lojistik, enerji, eğitim, kamu hizmetleri ve araştırma kuruluşlarında istihdam edilebilirler. Ayrıca veri temizleme, veri analizi, raporlama ve veri görselleştirme alanlarında serbest veya proje tabanlı çalışmalar yürütebilirler.   Başka Çalışmalara Geçiş İmkanı : Büyük Veri Analistliği Programından mezun olan öğrenciler, ilgili mevzuat ve Yükseköğretim Kurulu tarafından belirlenen koşullar doğrultusunda Dikey Geçiş Sınavı’na girerek uygun lisans programlarına geçiş yapabilirler. Geçiş yapılabilecek lisans programları, ÖSYM tarafından her yıl yayımlanan güncel Dikey Geçiş Sınavı kılavuzunda belirtilmektedir. Mezunlar; veri bilimi, bilgisayar, yazılım, bilişim sistemleri, istatistik, yönetim bilişim sistemleri ve benzeri alanlarla ilişkili lisans programlarında eğitimlerini sürdürebilirler. Bunun yanında açık ve uzaktan öğretim programları, mesleki sertifika eğitimleri, veri analizi ve iş zekâsı programları, bulut bilişim eğitimleri ve sektör odaklı uzmanlık kursları aracılığıyla akademik ve mesleki gelişimlerine devam edebilirler. Program mezunları; veri analizi, veri tabanı yönetimi, iş zekâsı, veri görselleştirme, veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri sistemleri ve bulut tabanlı veri teknolojileri gibi alanlarda kendilerini geliştirerek farklı eğitim ve kariyer olanaklarına yönelebilirler.   Programın Eğitim Amaçları : Büyük Veri Analistliği Programının amacı; farklı kaynaklardan elde edilen yüksek hacimli, hızlı ve çeşitli verileri toplayabilen, düzenleyebilen, işleyebilen, analiz edebilen, görselleştirebilen ve yorumlayabilen nitelikli teknik elemanlar yetiştirmektir. Program kapsamında öğrencilerin; programlama, veri tabanı yönetimi, istatistik, veri analizi, veri madenciliği, büyük veri teknolojileri, veri görselleştirme, makine öğrenmesi, bulut bilişim, veri güvenliği ve karar destek sistemleri alanlarında temel bilgi ve uygulama becerileri kazanmaları hedeflenmektedir. Program ayrıca öğrencilerin veri temizleme ve dönüştürme işlemlerini gerçekleştirebilme, farklı veri kaynaklarını bütünleştirebilme, uygun analiz yöntemlerini uygulayabilme, analiz sonuçlarını rapor ve gösterge panelleriyle sunabilme ve veri odaklı karar alma süreçlerine teknik destek sağlayabilme yeterliliklerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bunun yanında analitik düşünme, problem çözme, takım çalışması, etkili iletişim, mesleki etik, veri gizliliği, bilgi güvenliği, yaşam boyu öğrenme ve teknolojik gelişmelere uyum sağlama becerilerinin geliştirilmesi de programın temel amaçları arasındadır.   Sınav Ve Değerlendirme Kuralları : Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Önlisans ve Lisans Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönetmeliği uygulanır.   Mezuniyet Koşulları : Yasal süre içinde mezuniyet için gerekli tüm dersleri almak ve bu derslerden başarılı olmak koşulu ile devam etmekte olduğu programı en az 2.00 Genel Not Ortalaması (GNO) ile tamamlamak ve toplam 30 işgünü staj yapmak   Programın Türü(Tam zamanlı, Yarı zamanlı, Uzaktan Öğretim) : Tam zamanlı