DİNLE

Veri Analitiği Tezsiz Yüksek Lisans Programı

İşletmelerin büyük bir rekabet içinde bulunduğu tüm sektörlerde kazanmak ile kaybetmek arasındaki sınır sürekli olarak daralıyor. Artık rekabetçi piyasa şartlarında kazanmak, yaratıcı hamleler ve zamanında alınan sağlıklı kararlarla mümkün olabiliyor. Özellikle hızlı değişen pazarlarda ve kar marjlarının küçüldüğü alanlarda veri, aynı hızda gelişen teknoloji ve analiz yöntemleri ile işletmelere daha isabetli kararları hızlı almalarına yardımcı olacak ve katma değer yaratacak yenilikleri mümkün kılacak potansiyeli sağlıyor. Daha iyi bir hizmet ve ürün portföyü sunabilmek amacıyla firmalar verimlilik, karlılık ve sürdürülebilir üretim süreçleri gibi kritik alanlarda rekabet avantajı yakalayabilmek için veri analitiği üzerine daha fazla yatırım yapmaya başladılar.

Veri Analitiği, yüksek hacimli verilerden bir iş değeri yaratmak üzere istatistik bilimi ile modern sayısal hesaplama yöntemleri arasındaki entegrasyonu sağlayarak firmaların bu potansiyeli açığa çıkarmaları için gereksinim duydukları bilgi ve araçlara erişimini mümkün kılıyor. Birçok danışmanlık şirketi Veri Analitiğinin 21. yüzyılın en gözde iş alanlarından biri olduğunu söylüyor. Aynı danışmanlık firmaları veriden iş değeri yaratacak bilgiyi ortaya çıkarmak için gerekli olan analitik beceriye sahip profilin sayıca yetersiz olduğu konusunda da fikir birliği içindeler. Şirketler çok yakın bir gelecekte bu konuda eğitimli, analiz için kullanılacak doğru ve uygun veri grubunu seçebilen, bu veriyi modelleyebilecek araçları kullanabilen, sonuçlarını yorumlayarak iş süreçlerinin geçirmesi gereken transformasyonu raporlayabilen iş gücüne daha fazla ihtiyaç duyacaktır. Bu program, inovatif şirketlerin ihtiyaç duyduğu rekabetçi avantajı yaratmak ve sürdürmek üzere aradığı analitik becerileri ve birikimi katılımcılarına kazandırmak amacıyla tasarlanmıştır.

Program müfredatı, Veri Analitiği üzerinde farklı alanlarda kendinizi geliştirmenize olanak sağlayacak bir esneklikte geliştirilmiştir. Python ile Veri Analitiğine giriş, Veri yönetimi ve işlenmesi, Veri madenciliği, Makine öğrenmesi, Veri Analitiği ile pratik vaka çalışmaları, İstatistiksel yöntemler, Optimizasyon, Karar modelleme, Veri görselleştirme ve Sosyal ağ analizi müfredatı oluşturan derslerden bazılarıdır.

 


Websitesini ziyaret et