Kazanılan Derece
Program başarılı bir şekilde tamamlanıp, program yeterlilikleri sağlandığında İstatistik dalında doktora derecesine sahip olunur.
Kabul Koşulları
İstatistik Programı Doktora programı kabul ve kayıt koşulları; yüksek lisans diploması ile Fen bilimleri için sayısal puan türünde Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi senatosunun belirleyeceği ALES taban puanına sahip olması şartı aranır. İngilizce, Almanca ve gibi yabancı dillerin birinden; ÜDS, KPDS, TOEFL veya YÖK´ün kabul ettiği eşdeğer sınavlardan taban puanı almış olması gerekir.
Yeterlilik Koşulları
Lisans ve yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak, istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgileri uzmanlık düzeyine getirmek ve uygulama alanlarında kullanabilir düzeye eriştirmek
Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, bilimsel yöntemler ile çözüme ulaştırabilmek,
İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı alanlarda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek,
Akademik yayın okuma, analiz etme, yazma, bilimsel araştırma konusu belirleme, proje yazma ve yürütme yetisi kazanır.
Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek.
İstatistik uygulamalarını gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlamak ve iyileştirme çalışmalarında kullanılabilir kılmak
Bilimsel çalışmaların sonuçlarını yazılı veya sözlü olarak sunma yetisi kazanır.
Probleme ilişkin çözüm yöntemleri tasarlayabilme ve bu amaç için uygun araçları kullanabilme.
Çok disiplinli projelerde bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır, açık fikirli, eleştiriye açık, yapıcı ve özgüvenli bir çalışma disiplini kazanır.
İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlar konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak
Önceki Öğrenim
Doktora eğitimi için, Tezli Yüksek lisans diplomasına sahip İstatistik, Matematik, Ekonometri, Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bölümleri mezunlarının başvuruları kabul edilmektedir.
Tarihçe
İstatistik Bölümünün temelleri 1994 yılında Muğla Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi bünyesinde kurulan İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümüne dayanmaktadır. Bu bölüm ilk eğitim-öğretimine 1995 yılında başlamış ve 1999 yılında ilk mezunlarını vermiştir. 2001 yılında öğrenci alımı durdurulan İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümü 2003 yılında isim değiştirerek, sadece İstatistik Bölümü olarak eğitim-öğretime yeniden başlamıştır. İstatistik Bölümü olarak ilk mezunlarını 2007 yılında vermiştir. Fen-Edebiyat Fakültesinin ayrılmasıyla birlikte 2010 yılından itibaren İstatistik Bölümü Fen fakültesine bağlı olarak yoluna devam etmektedir.
Bölümümüze 2018-19 eğitim öğretim yılının Bahar döneminden itibaren doktora öğrencisi alınmaya başlanmıştır.
Program Profili
2019-2020 Eğitim-Öğretim yılı itibariyle bölümümüzde 1 Profesör, 7 Doçent, 4 Doktor Öğretim Üyesi, 4 Araştırma Görevlisi bulunmaktadır. Doktora programı, bilimsel hazırlıkta geçen süre hariç tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilenler için kayıt olduğu programa ilişkin derslerin verildiği dönemden başlamak üzere, her dönem için kayıt yaptırıp yaptırmadığına bakılmaksızın sekiz yarıyıl olup azami tamamlama süresi on iki yarıyıl; lisans derecesi ile kabul edilenler için on yarıyıl olup azami tamamlama süresi on dört yarıyıldır. Lisans derecesi ile doktora programına başvurmuş öğrencilerden, kredili derslerini ve/veya azami süresi içinde tez çalışmasını tamamlayamayanlara, doktora tezinde başarılı olamayanlara tezsiz yüksek lisans için gerekli kredi yükü, proje ve benzeri diğer şartları yerine getirmiş olmaları kaydıyla talepleri halinde tezsiz yüksek lisans diploması verilir.
Program Yeterlilikleri
1- |
Lisans ve yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak, istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgileri uzmanlık düzeyine getirmek ve uygulama alanlarında kullanabilir düzeye eriştirmek |
2- |
Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, bilimsel yöntemler ile çözüme ulaştırabilmek, |
3- |
İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı alanlarda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek |
4- |
Akademik yayın okuma, analiz etme, yazma, bilimsel araştırma konusu belirleme, proje yazma ve yürütme yetisi kazanır. |
5- |
Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek. |
6- |
İstatistik uygulamalarını gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlamak ve iyileştirme çalışmalarında kullanılabilir kılmak |
7- |
Bilimsel çalışmaların sonuçlarını yazılı veya sözlü olarak sunma yetisi kazanır. |
8- |
Probleme ilişkin çözüm yöntemleri tasarlayabilme ve bu amaç için uygun araçları kullanabilme. |
9- |
Çok disiplinli projelerde bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır, açık fikirli, eleştiriye açık, yapıcı ve özgüvenli bir çalışma disiplini kazanır. |
10- |
İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlar konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak |
Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma
Öğrenciler eğitim-öğretim programlarında yer alan tüm teori ve uygulama derslerine 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. 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 yöntemleriyle 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. Sınavlar; yazılı, sözlü, yazılı-uygulamalı ve sözlü-uygulamalı yapılabilir. Her ders için ilgili yarıyılda en az bir ara sınav yapılır. Ara sınav ve yarıyıl sonu başarı notu katkı oranları, ilgili öğretim üyesi veya nitelikleri Senatoca belirlenen doktora derecesine sahip öğretim görevlilerinin önerisi ile her yarıyılın başında EYK tarafından karara bağlanır. Öğrenciler, güz ve bahar yarıyılında birer defa olmak üzere yılda iki kez yeterlik sınavına girebilirler. Yüksek lisans derecesi ile kabul edilen öğrenci beşinci yarıyılın, lisans derecesi ile kabul edilen öğrenci yedinci yarıyılın sonuna kadar yeterlik sınavına girmek zorundadır.Yeterlik sınavları EABDB teklifi ile EYK tarafından atanan ve atama süresi boyunca sürekli görev yapan beş kişilik doktora yeterlik komitesi tarafından düzenlenir ve yürütülür. Doktora yeterlik sınavı, yazılı ve sözlü olarak iki bölüm halinde yapılır. Sözlü ve yazılı sınavlarda sorulan sorular ve değerlendirme tutanak altına alınır. Yazılı sınav başarısı notla değerlendirilebilir.
Mezuniyet Koşulları
Doktora derecesinin alınabilmesi için gerekli olan doktora programı; yüksek lisans derecesi ile kabul edilenler öğrenciler için en az 7 lisansüstü ders, seminer dersi, uzmanlık alan dersi, yeterlilik sınavı, tez önerisi ve tez çalışmasından oluşur. Programdan mezun olabilmek için gerekli minimum kredi toplamı, yüksek lisans derecesi ile kabul edilen öğrenciler için 180 AKTS.
Doktora programı, lisans derecesiyle kabul edilen öğrenciler için toplam 84 AKTS den az olmamak koşuluyla on dört ders, uzmanlık alan dersi, seminer dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi ve tez çalışmasından oluşur. Programın minimum mezuniyet kredisi toplamı lisans derecesi ile kabul edilen öğrenciler için 240 AKTS dir.
Mezun İstihdamı
İstatistik bölümü doktora 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
Doktora programını başarı ile tamamlayan mezunlar, aynı veya benzer alanlarda yurt içinde veya yurt dışında yüksek öğretim kurumlarına akademik bir pozisyon, veya kamu kuruluşlarında çalışma alanlarına uygun departmanlarda uzman pozisyonu için başvurabilirler.
Eğitim Türü
Program Öğretim Amaçları
- İstatistikte temel mesleki bilgiyi oluşturmak, problem çözme becerisini geliştirmek, analitik ve bütünsel bir bakış açısına sahip olmak ve analitik düşünmeyi prensip haline getirmek.
- Bilgilerini uygulama alanına aktarabilmek, mesleği ile ilgili yöntem, teknik ve cihazları kullanabilmek. Öğrendiklerini ulusal ve uluslararası boyutta uygulamak ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerinde bulunmak.
- Araştırma, deney tasarlayıp planlama, yürütme ve sonuçlarını analiz ederek yorumlamak. İstatistik alanında gereken düzeyde bilişim teknolojilerini ve paket programları yetkin kullanabilmek.
- İstatistikçi olarak mezun olacak öğrencilerin çağın gerektirdiği istatistik bilgi ve yetenek düzeyine sahip olması; analitik düşünebilmesi ve sürekli olarak kendini yenileyebilmesi; karşılaşacağı mesleki problemlere karşı çözüm getirebilmesi; bölüm mezunların toplumun ve iş dünyasının beklenti ve ihtiyaçlarını karşılaması ve ayrıca öğrencilere ulusal /uluslararası mesleki niteliklerin kazandırılması amaçlanmıştır.
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
|
|
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
|
|
İST6001
|
İleri Olasılık Teorisi
|
Zorunlu
|
3
|
0
|
6
|
|
İST6090
|
Seminer
|
Zorunlu
|
0
|
2
|
6
|
|
İST6701
|
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
|
|
İST6002
|
İleri Matematiksel İstatistik
|
Zorunlu
|
3
|
0
|
6
|
|
İST6702
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
| | | | | | |
|
2. Yıl
- 1. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6703
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6810
|
Yeterlilik Sınavı
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
2. Yıl
- 2. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6704
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6811
|
Doktora Tez Önerisi
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
3. Yıl
- 1. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6705
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6812
|
Doktora Tezi (1. TİK)
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
3. Yıl
- 2. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6706
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6813
|
Doktora Tezi (2. TİK)
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
4. Yıl
- 1. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6707
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6814
|
Doktora Tezi (3. TİK)
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
4. Yıl
- 2. Dönem
Ders Kodu
|
Ders Adı
|
Ders Türü
|
Teori
|
Uygulama
|
AKTS
|
Yazdır
|
İST6708
|
Uzmanlık Alan Dersi
|
Zorunlu
|
4
|
0
|
6
|
|
İST6815
|
Doktora Tezi (Tez Savunması)
|
Zorunlu
|
0
|
0
|
24
|
|
| | | | | | |
|
|
Değerlendirme Anketleri
Dersler ile Program Yeterlilikleri Matrisi
1. Yıl
- 1. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik | | | | | | | | | | |
Proje Geliştirme ve Yönetimi | | | | | | | | | | |
Hedef Programlama | 5 | 4 | 3 | | 3 | 5 | 2 | 5 | 5 | 2 |
Ekonometrik Modeller | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 3 | 3 |
Genel Doğrusal Modeller | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 |
İstatistiksel Yazılımlar ve Veri Analizi | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 |
Örnekleme Kuramı | 3 | 5 | 2 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 |
Regresyon Kuramı | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 |
Olasılıksal Süreçler | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 |
Yapay Sinir Ağları | 5 | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 |
Zaman Serileri Çözümlemesi | 5 | 3 | 5 | 5 | 2 | 3 | 5 | 5 | 2 | 5 |
İleri Bayesci Yaklaşımlar | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 | 5 | 4 | 3 | 4 |
Olasılık Teorisi | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 |
Parametrik Olmayan Tahmin Yöntemleri | 4 | 5 | 3 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 3 |
Kategorik Veri Analizi | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Bulanık İstatistiksel Yöntemler | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 |
Sağkalım Analizi | 3 | 3 | 2 | 3 | 4 | 3 | 2 | 3 | 4 | 2 |
Ölçüm Kuramı | 5 | 5 | 3 | 3 | 4 | 5 | 3 | 3 | 2 | 3 |
İleri Hipotez Testleri | 4 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 |
İleri Deney Tasarımı | 3 | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 |
Yarı Parametrik Regresyon | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Kümeleme Analizi | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Makine Öğrenmesinin Temelleri | 3 | 3 | 3 | 3 | 5 | 3 | 3 | 3 | 5 | 3 |
Parametrik Olmayan Regresyon | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 |
İleri Olasılık Teorisi | 5 | 5 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Seminer | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 2 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
| | | | | | | | | | |
|
1. Yıl
- 2. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Benzetim Teknikleri ve Modelleme | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 2 | 4 | 3 |
Bulanık Mantık | 5 | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 |
Doğrusal Programlama | 3 | 5 | 4 | 5 | | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 |
Esnek Hesaplama Yöntemleri | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 |
Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 | 4 |
Graf Teori ve Uygulamaları | 3 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 |
Hipotez Testleri | 5 | 4 | 3 | 5 | 3 | 5 | 2 | 5 | 5 | 2 |
İstatistiksel Kalite Kontrol | 5 | 4 | 5 | 2 | 4 | 2 | 5 | 5 | 3 | 5 |
Karar Verme ve Oyun Teorisi | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 |
Matematiksel İstatistik | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 |
Sağlam Veri Analizi | 3 | 5 | 2 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 |
Tamsayılı Programlama | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 |
Veri Madenciliği | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 2 | 4 | 5 | 5 | 4 |
Yöneylem Araştırması | 4 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 | 3 | 3 | 5 | 4 |
Fen ve Sosyal Bilimlerde Uygulamalı İstatistik | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 |
Makine Öğrenmesi Yöntemleri | 3 | 3 | 2 | 5 | 5 | 3 | 2 | 5 | 5 | 2 |
İleri Zaman Serileri | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 |
Büyük Veri Analizi | 4 | 3 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 |
Dinamik Programlama | 3 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 4 | 4 | 2 |
İstatistiksel Programlama | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 |
Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 |
Doğrusal İstatistiksel Modeller | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 |
Doğrusal Olmayan Regresyon | 5 | 4 | 4 | 2 | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 4 |
Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Analizi | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 4 |
İleri Optimizasyon Teknikleri | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 |
Derin Öğrenme | 3 | 3 | 2 | 5 | 4 | 3 | 2 | 5 | 5 | 2 |
İleri Matematiksel İstatistik | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
| | | | | | | | | | |
|
2. Yıl
- 1. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Yeterlilik Sınavı | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | | 5 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
2. Yıl
- 2. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Doktora Tez Önerisi | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
3. Yıl
- 1. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Doktora Tezi (1. TİK) | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
3. Yıl
- 2. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Doktora Tezi (2. TİK) | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
4. Yıl
- 1. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Doktora Tezi (3. TİK) | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
4. Yıl
- 2. Dönem
Ders Adı | Py1 | Py2 | Py3 | Py4 | Py5 | Py6 | Py7 | Py8 | Py9 | Py10 |
Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
Doktora Tezi (Tez Savunması) | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| | | | | | | | | | |
|
|