English
Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Tezli Yüksek Lisans

Kazanılan Derece

Bilim Uzmanlığı

Kabul Koşulları

1) Yurt içi veya YÖK tarafından denkliği kabul edilen yurt dışı fakülte veya yüksekokullardan istatistikte bir lisans diplomasına sahip olmak 2) ALES'ten en az 55 standart puan veya Üniversitelerarası Kurul tarafından kabul edilen sınavların birinden en az buna eşdeğer puan almış olmaları

Yeterlilik Koşulları

Programın tamamlanabilmesi için İstatistik lisansüstü ders listesinden en az 7 dersin başarıyla (en az CC) vermiş, bir seminer ve tez çalışmasını başarmış olması gerekir. Yüksek lisans programında zorunlu (uzmanlık alan dersi, seminer, tez çalışması) ve seçmeli derslerden oluşur. Programın toplam AKTS kredisi 120'dir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl ders ve iki yarıyıl da tez olmak üzere toplam dört yarıyıldır. Öğrenci tezli yüksek lisans programı için gerekli şartları yerine getirdiği takdirde üç yarıyılda da mezun olabilir. Öğrencinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden seçilebilir. Yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, fen bilimleri enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır

Önceki Öğrenim

Türk Yüksek öğretim kurularında öncel öğrenimin tanınması süreci daha başlangıç aşamasındadır. Bu nedenle Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi'nin tüm programlarında da öncel eğitimin tanınması tam olarak başlatılmış değildir. Ancak, bölümlerin zorunlu müfredatlarında yer alan Temel Bilgisayar ve İngilizce gibi dersler için her dönem başında muafiyet sınavı düzenlenmektedir. Bu derslerden kendi kendilerine öğrenme sürecini tamamlayan ya da değişik yollarla bu derslerdeki öğrenme çıktılarını sağladığını düşünen öğrenciler bu sınavlara girebilme hakkına sahiptir. Sınava giren öğrencilerden başarılı olanlar ders programındaki ilgili dersten muaf olurlar.

Tarihçe

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri 1994 yılında Fen-Edebiyat Fakültesi bünyesinde kurulmuştur. Bölüm 2007 yılında İstatistik Bölümüne dönüşmüştür. Bölümde normal ve II. öğretim olmak üzere iki eğitim programı vardır. Dört yıllık lisans eğitiminin yanı sıra yüksek lisans programı da bulunmaktadır.

Program Profili

Yüksek lisans programı; eğitim, araştırma, veya istatistiğin önemli olduğu bilim, teknoloji, iş veya devletin ilgili alanlarında, kariyer elde etmek isteyen öğrencilere iyi bir temel sağlamaktadır. Araştırma konuları doğrusal ve doğrusal olmayan modeller, ekonometri, biyoistatistik, istatistiksel kalite kontrolü, regresyon, deney düzenleri, çok değişkenli istatistiksel analiz, bulanık analiz.

Program Yeterlilikleri

1- Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek,
2- Teorik İstatistik ve uygulamalı istatistik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek,
3- Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek.
4- Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı istatistik yöntemlerini gerçek yaşamda uygulayabilmek.
5- İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı alanlarda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek,
6- Uygulamalı istatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek.
7- Edinilen kuramsal ve teknik bilgileri ilgili kişilere rahatça aktarabilmek.
8- Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek.
9- İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlar konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak,
10- Probleme ilişkin çözüm yöntemleri tasarlayabilme ve bu amaç için uygun araçları kullanabilme.
11- Uygulamalarda ve kuramsal çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alabilir.

Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma

Öğrenciler eğitim-öğretim programlarında yer alan tüm teori ve uygulama derslerine, laboratuar çalışmalarına ve sınavlara devam etmekle yükümlüdür. Devam durumları dersi veren öğretim elemanı tarafından izlenir ve kaydı tutulur. Her dönem en az bir arasınav ve final sınavı verilmektedir. Geçerli bir nedenle sınava giremeyen öğrencilerin Enstitü Yönetim Kurulu tarafında kabul edilirse mazeret sınavına girme hakkı vardır. Yılsonu sınavları bölüm tarafında ilan edilen yer ve tarihlerde yapılırlar. Öğrenci değerlendirme yöntemleri her ders için farklı şekillerde olabilir. Değerlendirme genelde kitap açık veya kapalı sınavlar, raporlar, ev ödevi, küçük yazılı sınavlar, seminer sunumları veya sözlü sınavlar, laboratuar veya atölye performansına göre yapılır. Öğretim elemanı not verirken öğrencinin ders performansı ve sınavları dışında devam durumunu da dikkate alabilir. Ara sınav ve yarıyıl sonu sınavı gerektirmeyen dersler bölüm tarafından tespit edilir. Bu gibi durumlarda yarıyıl notu öğrencinin dönem içi performansına göre verilir.

Mezuniyet Koşulları

Programın tamamlanabilmesi için istatistik lisansüstü ders listesinden en az 7 dersin başarıyla (en az CC) vermiş, bir seminer ve tez çalışmasını başarmış olması gerekir. Yüksek lisans programında zorunlu (uzmanlık alan dersi, seminer, tez çalışması) ve seçmeli derslerden oluşur. Programın toplam AKTS kredisi 120'dir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl ders ve iki yarıyıl da tez olmak üzere toplam dört yarıyıldır. Öğrenci tezli yüksek lisans programı için gerekli şartları yerine getirdiği takdirde üç yarıyılda da mezun olabilir. Öğrencinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden seçilebilir. Yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, fen bilimleri enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır.

Mezun İstihdamı

İstatistik bölümü yüksek lisans mezunları kamu ve özel sektörde meslekleri ile ilgili pek çok alanda istihdam edilmektedir. Bunun yanı sıra pek çok mezun alanlarında araştırmacı olarak görev yapmaktadır.

Bir Üst Dereceye Geçiş

Yüksek lisans programını başarı ile tamamlayan mezunlar , ALES sınavından geçerli notu almaları , İngilizce dil yetkinliğini sağlamaları koşuluyla gerek kendi alanlarında gerekse çok disiplinli alanlarında doktora programlarına başvurabilir ve mülakat sınavında başarılı olmaları halinde kabul edilirler.

Eğitim Türü

Lisansüstü Eğitim

Bölüm Başkanı

Prof.Dr. Dursun AYDIN

Bölüm AKTS Koordinatörü

Doç.Dr. Eralp DOĞU

Ders Planı

1. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
FBE5090 Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik Zorunlu 2 0 2
FBE5500 Proje Geliştirme ve Yönetimi Seçmeli 3 0 6
İST5090 Seminer Zorunlu 0 2 6
İST5505 Hedef Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5511 Ekonometrik Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5515 Genel Doğrusal Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5525 İstatistiksel Yazılımlar ve Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5531 Örnekleme Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5535 Regresyon Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5537 Olasılıksal Süreçler Seçmeli 3 0 6
İST5541 Yapay Sinir Ağları Seçmeli 3 0 6
İST5545 Zaman Serileri Çözümlemesi Seçmeli 3 0 6
İST5547 İleri Bayesci Yaklaşımlar Seçmeli 3 0 4
İST5549 Olasılık Teorisi Seçmeli 3 0 6
İST5551 Parametrik Olmayan Tahmin Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5555 Kategorik Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5557 Bulanık İstatistiksel Yöntemler Seçmeli 3 0 6
İST5559 Sağkalım Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5563 Ölçüm Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5565 İleri Hipotez Testleri Seçmeli 3 0 6
İST5567 İleri Deney Tasarımı Seçmeli 3 0 4
İST5569 Yarı Parametrik Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST5571 Kümeleme Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5573 Makine Öğrenmesinin Temelleri Seçmeli 3 0 6
İST5575 Parametrik Olmayan Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST5701 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
       
1. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST5502 Benzetim Teknikleri ve Modelleme Seçmeli 3 0 6
İST5504 Bulanık Mantık Seçmeli 3 0 6
İST5510 Doğrusal Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5512 Esnek Hesaplama Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5516 Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5518 Graf Teori ve Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
İST5520 Hipotez Testleri Seçmeli 3 0 6
İST5524 İstatistiksel Kalite Kontrol Seçmeli 3 0 6
İST5526 Karar Verme ve Oyun Teorisi Seçmeli 3 0 6
İST5528 Matematiksel İstatistik Seçmeli 3 0 6
İST5536 Sağlam Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5538 Tamsayılı Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5540 Veri Madenciliği Seçmeli 3 0 6
İST5544 Yöneylem Araştırması Seçmeli 3 0 6
İST5546 Fen ve Sosyal Bilimlerde Uygulamalı İstatistik Seçmeli 3 0 4
İST5552 Makine Öğrenmesi Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5554 İleri Zaman Serileri Seçmeli 3 0 6
İST5556 Büyük Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5558 Dinamik Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5560 İstatistiksel Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5561 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler Seçmeli 3 0 6
İST5562 Doğrusal İstatistiksel Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5564 Doğrusal Olmayan Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST5566 Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5570 İleri Optimizasyon Teknikleri Seçmeli 3 0 6
İST5572 Derin Öğrenme Seçmeli 3 0 6
İST5702 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
       
2. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST5703 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST5801 Yüksek Lisans Tezi Zorunlu 0 0 24
       
2. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST5704 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
       
 

Değerlendirme Anketleri

Dersler ile Program Yeterlilikleri Matrisi

0 - Etkisi Yok, 1 - En Düşük, 2 - Düşük, 3 - Orta, 4 - Yüksek, 5 - En Yüksek

1. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11
Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik           
Proje Geliştirme ve Yönetimi           
Seminer54445433425
Hedef Programlama5435352552 
Ekonometrik Modeller5454354533 
Genel Doğrusal Modeller5453553455 
İstatistiksel Yazılımlar ve Veri Analizi44354435535
Örnekleme Kuramı3524354354 
Regresyon Kuramı 5443453534 
Olasılıksal Süreçler4535345245 
Yapay Sinir Ağları5354235543 
Zaman Serileri Çözümlemesi5355235525 
İleri Bayesci Yaklaşımlar3554525434 
Olasılık Teorisi4535345245 
Parametrik Olmayan Tahmin Yöntemleri45332433233
Kategorik Veri Analizi22333233333
Bulanık İstatistiksel Yöntemler44354435535
Sağkalım Analizi33234323423
Ölçüm Kuramı55334533233
İleri Hipotez Testleri4543344 343
İleri Deney Tasarımı33224322222
Yarı Parametrik Regresyon43333433333
Kümeleme Analizi33334333333
Makine Öğrenmesinin Temelleri33335333533
Parametrik Olmayan Regresyon44433443243
Uzmanlık Alan Dersi54454545445
            
1. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11
Benzetim Teknikleri ve Modelleme4535445243 
Bulanık Mantık5344534445 
Doğrusal Programlama3545453544 
Esnek Hesaplama Yöntemleri5345435545 
Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller4535445334 
Graf Teori ve Uygulamaları 3555335443 
Hipotez Testleri5435352552 
İstatistiksel Kalite Kontrol5452425535 
Karar Verme ve Oyun Teorisi3443433444 
Matematiksel İstatistik4535345245 
Sağlam Veri Analizi3524354354 
Tamsayılı Programlama5453553455 
Veri Madenciliği4535424554 
Yöneylem Araştırması4452453354 
Fen ve Sosyal Bilimlerde Uygulamalı İstatistik4535345245 
Makine Öğrenmesi Yöntemleri33255325525
İleri Zaman Serileri45345434434
Büyük Veri Analizi43355435535
Dinamik Programlama33243 24424
İstatistiksel Programlama44354435535
Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler3554555434 
Doğrusal İstatistiksel Modeller55433543343
Doğrusal Olmayan Regresyon54423542342
Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Analizi55423542342
İleri Optimizasyon Teknikleri33434343343
Derin Öğrenme33254325525
Uzmanlık Alan Dersi54454545445
            
2. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11
Uzmanlık Alan Dersi54454545445
Yüksek Lisans Tezi           
            
2. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11
Uzmanlık Alan Dersi54454545445
            
 

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 48000 Kötekli/Muğla | Tel: + 90 (252) 211-1000 | Fax: + 90 (252) 223-9280
Copyright © 2013 Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Yukarı Çık