Büyük Veri Analistliği Önlisans Programı, öğrencilere veri analizi ve büyük veri yönetimi konularında kapsamlı bir eğitim sunmayı hedefler. Programın akademik içeriği ve müfredatı, öğrencilere hem teorik bilgi hem de pratik beceriler kazandırmayı amaçlayan çeşitli dersler ve uygulamalar içerir.
Programın ilk yılı, temel bilgisayar bilimleri ve veri analizi konularında sağlam bir temel oluşturmayı hedefler. İlk yılın dersleri genellikle şu şekildedir:
Bilgisayar Programlama: Öğrencilere programlama dillerinin temelleri öğretilir. Python ve R gibi veri analizi için yaygın olarak kullanılan diller üzerinde durulur. Öğrenciler, temel programlama konseptlerini, veri yapılarını ve algoritmaları öğrenirler.
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (SQL): Veri tabanı yönetimi ve SQL (Structured Query Language) kullanarak veri tabanlarıyla çalışma konuları ele alınır. Öğrenciler, veri tabanı tasarımı, veri manipülasyonu ve veri sorgulama konularında yetkinlik kazanırlar.
İstatistik ve Olasılık Teorisi: Veri analizi için gerekli olan istatistiksel yöntemler ve olasılık teorisi konuları işlenir. Öğrenciler, veri analizi yaparken gerekli olan istatistiksel teknikleri ve kavramları öğrenirler.
Veri Yapıları ve Algoritmalar: Veri yapılarını ve algoritmaları anlama ve kullanma becerisi geliştirilir. Bu ders, veri analizi ve programlama için kritik öneme sahiptir.
İkinci yıl, daha ileri düzeyde ve spesifik konulara odaklanır. İkinci yılın dersleri genellikle şunlardır:
Büyük Veri Teknolojileri: Hadoop, Spark gibi büyük veri işleme platformları ve teknolojileri öğretilir. Bu ders, büyük veri setlerini nasıl yöneteceğinizi ve işleyeceğinizi öğretir.
Makine Öğrenmesi: Öğrencilere makine öğrenmesi algoritmaları ve teknikleri tanıtılır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi temel makine öğrenmesi konuları ele alınır.
Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme teknikleri ve araçları üzerinde durulur. Öğrenciler, veri setlerini anlamlı ve etkili bir şekilde görselleştirmeyi öğrenirler. Tableau, Power BI gibi popüler görselleştirme araçları kullanılır.
İleri Düzey Veri Analizi: Bu ders, öğrencilere daha karmaşık veri analizi yöntemlerini öğretir. Zaman serisi analizi, metin madenciliği ve veri entegrasyonu gibi ileri düzey konular ele alınır.
Program süresince çeşitli seçmeli dersler ve projeler de sunulur. Seçmeli dersler, öğrencilerin ilgi alanlarına göre daha spesifik konularda bilgi sahibi olmalarını sağlar. Örneğin, doğal dil işleme, sosyal medya analitiği veya iş zekası gibi konularda dersler alınabilir.
Eğitim sürecinde kullanılan öğretim materyalleri ve yöntemleri, öğrencilere hem teorik hem de pratik bilgi kazandırmayı amaçlar. Dersler genellikle uygulamalı olup, laboratuvar çalışmaları, projeler ve grup çalışmaları içerir. Gerçek dünya veri setleri üzerinde yapılan çalışmalar, öğrencilerin öğrendiklerini pratikte uygulamalarına olanak tanır.
Büyük Veri Analistliği Önlisans Programı, veri analizi ve büyük veri yönetimi konularında kapsamlı ve uygulamalı bir eğitim sunarak, öğrencilerin bu alanda uzmanlaşmalarını ve iş hayatında başarılı olmalarını sağlar. Programın müfredatı, modern veri analizi ve büyük veri teknolojilerinin gereksinimlerine göre sürekli güncellenmekte ve öğrencilere en güncel bilgi ve becerileri kazandırmayı hedeflemektedir.