Veri Bilimi ve Analitiği lisans programının akademik içeriği ve müfredatı, öğrencilere kapsamlı bir veri bilimi eğitimi sunmayı hedefler. Program genellikle dört yıl süren ve sekiz dönemden oluşan bir yapıdadır. Her dönem farklı derslerle zenginleştirilmiş olup, temel derslerden başlayarak ileri düzey derslere doğru bir ilerleme kaydedilir.
İlk yıllarda, öğrencilere sağlam bir temel oluşturmak amacıyla matematik, istatistik ve programlama dersleri verilir. Matematik dersleri arasında kalkülüs, lineer cebir ve diferansiyel denklemler bulunur. İstatistik dersleri ise temel istatistik, olasılık teorisi ve istatistiksel yöntemler gibi konuları kapsar. Programlama derslerinde ise Python ve R gibi veri bilimi dünyasında yaygın olarak kullanılan programlama dilleri öğretilir. Bu dersler, öğrencilerin veri işleme, analiz etme ve görselleştirme becerilerini geliştirmelerini sağlar.
İlerleyen dönemlerde, öğrenciler daha spesifik veri bilimi ve analitiği derslerine odaklanırlar. Bu dersler arasında veri madenciliği, makine öğrenmesi, büyük veri analitiği, veri tabanı yönetimi ve veri görselleştirme gibi konular yer alır. Veri madenciliği derslerinde, büyük veri setlerinden değerli bilgilerin çıkarılması ve örüntü tanıma teknikleri öğretilir. Makine öğrenmesi dersleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel kavramları kapsar. Büyük veri analitiği derslerinde, Hadoop ve Spark gibi büyük veri teknolojileri ve platformları tanıtılır. Veri tabanı yönetimi dersleri, SQL ve NoSQL veri tabanları üzerinde dururken, veri görselleştirme dersleri, Tableau ve matplotlib gibi araçlarla veri görselleştirme tekniklerini öğretir.
Program boyunca, öğrencilere çeşitli proje tabanlı dersler ve uygulamalı laboratuvar çalışmaları sunulur. Bu sayede öğrenciler, öğrendikleri teorik bilgileri pratikte uygulama fırsatı bulurlar. Proje tabanlı dersler, öğrencilerin gerçek dünya problemlerine yönelik çözümler geliştirmelerini ve bu çözümleri sunmalarını gerektirir. Uygulamalı laboratuvar çalışmaları ise öğrencilere veri setleriyle doğrudan çalışma ve analiz yapma deneyimi kazandırır.
Programda ayrıca etik ve sosyal sorumluluk konularına da yer verilir. Veri bilimi uygulamalarının etik boyutları, veri gizliliği, güvenliği ve veri analizinin sosyal etkileri gibi konular derslerin bir parçası olarak işlenir. Bu dersler, öğrencilerin veri bilimi uygulamalarının etik ve sosyal boyutlarını anlamalarını ve bu konularda bilinçli kararlar almalarını sağlar.
Seçmeli dersler de müfredatın önemli bir parçasıdır. Öğrenciler, ilgi alanlarına göre çeşitli seçmeli dersler alarak uzmanlaşmak istedikleri konularda derinlemesine bilgi sahibi olabilirler. Seçmeli dersler arasında doğal dil işleme, derin öğrenme, iş zekası, pazarlama analitiği ve finansal analitik gibi konular yer alabilir.
Son olarak, birçok programda bir bitirme projesi veya tez çalışması bulunur. Bu projeler, öğrencilerin eğitimleri boyunca edindikleri bilgileri kullanarak kapsamlı bir araştırma veya uygulama yapmalarını gerektirir. Bitirme projeleri genellikle endüstri işbirlikleri veya akademik araştırmalar şeklinde gerçekleştirilir ve öğrencilerin mezuniyet öncesinde profesyonel düzeyde bir proje deneyimi kazanmalarını sağlar.
Veri Bilimi ve Analitiği lisans programının akademik içeriği ve müfredatı, öğrencilere geniş bir bilgi ve beceri yelpazesi sunar. Bu program, öğrencileri veri bilimi alanında uzmanlaşmış, analitik düşünebilen ve veri odaklı kararlar alabilen profesyoneller olarak yetiştirir.