GERİ DÖN

---

---

---

---

Kuruluş

İstatistik Bölümü Büyük Veri Analistliği Ön Lisans Programı, Yozgat Bozok Üniversitesi Yozgat Meslek Yüksekokulu bünyesinde 2025-2026 eğitim öğretim yılı güz döneminde eğitime başlamıştır. Program, günümüzün dijital çağında artan büyük veri analizi ihtiyacına yönelik nitelikli ara eleman yetiştirmek amacıyla kurulmuştur. Teknolojik gelişmeler ve veri bilimi alanındaki hızlı büyüme göz önünde bulundurularak, sektörün ihtiyaç duyduğu uzman personeli yetiştirmek için tasarlanmıştır.

Kazanılan Derece

Program başarıyla tamamlayan öğrencilere "Büyük Veri Analistliği Ön Lisans Diploması" verilir. Bölüm mezunları "Büyük Veri Analisti" unvanını alır.

Derecenin Düzeyi (Ön Lisans , Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)

Bu program, Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi (TYÇ) kapsamında 5. düzey yeterlilik olarak tanımlanmaktadır. Avrupa Yeterlilikler Çerçevesi (AYÇ) uyumlu olan bu derece, ön lisans düzeyinde mesleki yeterlilik sağlar ve mezunlara hem iş hayatına atılma hem de lisans programlarına geçiş imkanı sunar.

Kabul ve Kayıt Koşulları

Program kontenjanı 30 öğrencidir. Bu programa kabul ve kayıt şartları Türk Yükseköğretim Mevzuatı kapsamında Yükseköğretime Giriş Sınavı ile yapılmaktadır.

Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar

Öğrencilerin, öğrenim gördükleri program çıktıları ile ilişkili önceki öğrenmeleri ve kazanımları tanınarak kredilendirilebilir. Bir diploma programı olmayan kurs, sertifika programı, iş deneyimi, hizmetiçi eğitim, vb. özel ilgi ile kazanılmış informal ve non-formal öğrenmeler için öğrenciler, kazanımın elde edildiği tarihi takip eden yıl/yarıyılın ilk iki haftası içerisinde Fakültelerde Dekanlıklara, Yüksekokul ve Meslek Yüksekokullarında Müdürlüklere başvuru yapar. Başvurular ilgili birim muafiyet ve intibak komisyonunca incelenir ve Birim Yönetim Kurulu tarafından karara bağlanır. Yerine transfer edilen seçmeli ders/mesleki seçmeli dersin başarı notu (MU) olarak Not Durum Belgesine işlenir ve ortalamaya dahil edilmez. Yükseköğretim Kurulunun diğer kurum ve kuruluşlar ile yaptığı iş birliği protokolleri kapsamında yürütülen derslerin intibakı bu fıkra kapsamında seçmeli ders olarak yapılır.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Programdan mezun olabilmek için öğrencilerin aşağıdaki koşulları sağlaması gerekmektedir: Toplam 120 AKTS kredisini başarıyla tamamlamak Genel not ortalamasının en az 2.00 olması Zorunlu staj süresini başarıyla tamamlamak Tüm zorunlu dersleri geçmek

Program Profili

Büyük Veri Analistliği Ön Lisans Programı, 2 yıllık tam zamanlı eğitim sunan uygulamalı bir programdır. Program müfredatı, veri bilimi, istatistik, programlama, veri tabanı yönetimi, makine öğrenmesi temellerini ve büyük veri teknolojilerini kapsar. Öğrenciler, Python, R, SQL gibi programlama dillerini öğrenirken, Hadoop, Spark gibi büyük veri araçlarını da kullanmayı öğrenirler. Program, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla destekleyerek, sektörün ihtiyaç duyduğu nitelikli ara eleman yetiştirmeyi hedefler.

1	Teknik Yetkinlik ve Uygulama Becerileri: Mezunlarımız, büyük veri analistliği alanında temel ve orta düzey teknik bilgileri etkin bir şekilde uygulayarak, istatistiksel analiz, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme konularında yetkin profesyoneller olarak sektörde görev alırlar. Python, R, SQL gibi programlama dillerini ve büyük veri teknolojilerini kullanarak gerçek dünya problemlerine çözüm üretirler.
2	Analitik Düşünce ve Problem Çözme: Mezunlarımız, karmaşık veri setlerini analiz ederek anlamlı içgörüler çıkarma, veri odaklı karar verme süreçlerini destekleme ve iş problemlerini sistematik yaklaşımlarla çözme becerilerini geliştirerek, organizasyonlarında stratejik değer yaratan analistler olarak rol alırlar.
3	Sektörel Uyum ve Mesleki Gelişim: Mezunlarımız, finans, sağlık, e-ticaret, telekomünikasyon, kamu yönetimi gibi çeşitli sektörlerde veri analisti, iş analisti, raporlama uzmanı, veri görselleştirme uzmanı pozisyonlarında başarılı bir şekilde çalışarak, mesleki sorumluluklarını yerine getirirler, gerekli iş sağlığı ve güvenliği ile kalite süreçleri önlemlerini alarak sürekli öğrenme yaklaşımıyla kendilerini geliştirirler.
4	Etik Değerler ve Toplumsal Sorumluluk: Mezunlarımız, veri güvenliği, gizlilik, etik veri kullanımı konularında bilinçli davranarak, toplumsal faydayı gözeten, kişisel verilerin korunması ilkelerine uygun, şeffaf ve sorumlu veri analistliği uygulamaları gerçekleştirirler.
5	İletişim ve İş birliği Becerileri: Mezunlarımız, teknik olmayan paydaşlarla etkili iletişim kurarak analiz sonuçlarını anlaşılır şekilde sunma, multidisipliner takımlarda çalışma ve proje yönetimi becerilerini geliştirerek, organizasyonlarında köprü görevi üstlenirler.
6	Teknolojik Adaptasyon ve Yenilikçilik: Mezunlarımız, hızla gelişen büyük veri teknolojileri, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarındaki yenilikleri takip ederek, yaşam boyu öğrenme yaklaşımıyla kendilerini sürekli güncellerler ve teknolojik değişimlere uyum sağlayarak sektörde rekabet avantajı elde ederler.

---

Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)

Program mezunları aşağıdaki pozisyonlarda istihdam edilebilirler: Veri Analisti Büyük Veri Uzmanı İş Zekası Analisti Veri Görselleştirme Uzmanı Veri Tabanı Uzmanı Pazarlama Analisti Finansal Veri Analisti Sağlık Veri Analisti E-ticaret Analisti Sosyal Medya Analisti İstihdam alanları: Bankacılık, finans, e-ticaret, telekomünikasyon, sağlık, pazarlama, kamu kurumları, araştırma şirketleri ve danışmanlık firmaları.

Üst Derece Programlarına Geçiş

Program mezunları, Dikey Geçiş Sınavı (DGS) ile lisans programlarına geçiş yapabilirler.

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

Her öğrencinin dönem başında derslere kayıt yaptırması gerekmekte ve dönem sonu sınavına girebilmesi için teorik derslerin en az %70`ine, uygulamalı derslerin en az %80`ine devam etmiş olması gereklidir. Her ders için öğrenciler yarıyıl içi çalışmalar (ara sınav, kısa sınav, ödev, proje, uygulama veya benzeri çalışmalar) ve yarıyıl sonu çalışmalarına (proje, sunum, sınav vb.) tabi tutulurlar. Tüm sınavlar 100 puan üzerinden değerlendirilir. Ara sınavın %40 ve final sınavının %60’ı toplanarak öğrencinin başarı notu belirlenmektedir. Bağıl değerlendirme sistemi kullanılmatadır.

Mezuniyet Koşulları

Programda mevcut olan toplam 120 AKTS karşılığı derslerin tümünü başarıyla tamamlayan ve 4.00 üzerinden en az 2.0 ağırlıklı not ortalaması elde eden öğrenciler mezun olmaya hak kazanırlar. Dersleri başarıyla tamamlamanın yanında, bir de staj çalışmasının yapılması mezuniyet için şarttır.

Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )

Tam Zamanlı

Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)

Program Başkanı ve AKTS Koordinatörü: Öğr. Gör. Halis Aykut Coşgun Adres: Yozgat Bozok Üniversitesi Yozgat Meslek Yüksekokulu İstatistik Bölümü Ömer Demir Kampüsü 66900 Yozgat/TÜRKİYE İletişim: Telefon: 0 (354) 212 38 43 Belge Geçer: 0 (354) 217 17 80 E-posta: yozgat.myo@bozok.edu.tr Web: https://bozok.edu.tr/okul/yozgat-myo

Bölüm Olanakları

Bölüm, 3 adet akademik personel, 1 adet 30 bilgisayarlı bilgisayar laboratuvarı, 1 adet 80 kişilik sınıf ile eğitim vermektedir.

---

1	Olasılık, tanımlayıcı/çıkarımsal istatistik ve veri biliminin kuramsal temellerini açıklar; büyük veri bağlamında uygular.
2	Python/R ve SQL gibi diller ile veri toplama, temizleme, dönüştürme ve analiz için veri işleme hatları geliştirir.
3	Regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme yöntemlerini seçer, uygular ve sonuçların geçerliliğini değerlendirir.
4	İlişkisel ve NoSQL veri tabanlarının modelleme, sorgulama, optimizasyon ve yönetimini gerçekleştirir.
5	Hadoop/Spark benzeri dağıtık sistem çerçevelerini kullanarak büyük veri işleme görevleri tasarlar ve uygular.
6	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriden örüntüler ve bilgi çıkarır; temel doğal dil işleme tekniklerini metin verilerine uygular.
7	Uygun veri görselleştirme teknikleri ve araçlarını kullanarak analiz bulgularını farklı paydaşlara etkili bir şekilde iletir ve raporlar.
8	Veri mahremiyeti, veri etiği, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve bilişim hukuku çerçevesinde veri yaşam döngüsünün tüm aşamalarında etik ve yasal uyumu sağlar.
9	Veri güvenliği ve gizliliği için temel riskleri anlar, bu risklere karşı uygun önlemleri planlar ve uygular.
10	Veri yapıları ve algoritmalar bilgisini kullanarak büyük veri setleri için verimli ve ölçeklenebilir çözümler tasarlar.
11	Disiplinlerarası takım ortamlarında etkin bir şekilde çalışır; proje yönetimi ve sistem analizi tekniklerini veri projelerine uygular.
12	Alanındaki güncel teknolojileri ve gelişmeleri takip eder; öz-değerlendirme yaparak kariyer planlaması yapar ve mesleki gelişimini yönlendirir.
13	Staj ve işyeri uygulamaları aracılığıyla gerçek dünya problemlerini analiz eder; bu problemlere uygun çözümleri geliştirir ve uygular.
14	Teknik ve teknik olmayan paydaşlarla Türkçe ve temel düzeyde İngilizce yazılı/sözlü iletişim kurar; etik, toplumsal ve kültürel duyarlılıkla çözümler geliştirir.
15	İş sağlığı ve güvenliği, çevre bilinci ve kalite süreçleri hakkında bilgi sahibi olur.

---

---