Высшая школа прикладных наук
Наука о данных и аналитика
Приём открыт
Стоимость и формат обучения
Учебный год: 2026/27
Наборы и сроки поступления
- 2026/2027 Ön BaşvuruПриём открыт1 января 2026 г. — 31 августа 2027 г.
Информационный пакет программы
Описание программы и результаты обучения из официального информационного пакета университета.
Описание программы и результаты обучения переведены автоматически с турецкого оригинала. Официальная редакция — в информационном пакете университета; названия разделов оставлены в оригинальной турецкой редакции.
Описание программы
Основание
Кафедра Veri Bilimi ve Analitiği была основана в 2025 году и продолжает свою деятельность в составе Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu. Кафедра примет первых студентов в 2025-2026 учебном году.
Присваиваемая степень
Степень: диплом bachelor's degree по программе Veri Bilimi ve Analitiği
Уровень квалификации (младший специалист, бакалавриат, магистратура, докторантура)
Степень бакалавра (уровень 6 EQF-LLL)
Условия приёма и зачисления
Граждане Турции: Приём на программу осуществляется путём централизованного распределения по типу баллов SAY. Студенты, распределённые на программу ÖSYM, должны в объявленные сроки регистрации пройти окончательную регистрацию, выполнив свои финансовые обязательства. Иностранные граждане: иностранные студенты принимаются в соответствии с критериями, установленными Сенатом университета. Пожалуйста, ознакомьтесь с соответствующей веб-страницей: Перевод из другого вуза: студент, начавший обучение на эквивалентной программе в стране или за рубежом, может подать заявление на перевод. Приём студента рассматривается до начала семестра с учётом условий каждого студента и степени, на которую он подаёт заявление, и оценивается индивидуально. Пожалуйста, ознакомьтесь с соответствующим законодательством. Nişantaşı Üniversitesi Önlisans ve Lisans Öğretimi Yatay Geçiş Yönergesi: Yükseköğretim Kurumlarında Önlisans ve Lisans Düzeyindeki Programlar Arasında Geçiş, Çift Anadal, Yan Dal İle Kurumlar Arası Kredi Transferi Yapılması Esaslarına İlişkin Yönetmelik: Студенты по обмену: Студенты, прибывающие из страны и из-за рубежа в рамках утверждённых университетом программ студенческого обмена, рамки которых определены соглашением, могут посещать дисциплины, преподаваемые на программе.
Правила признания предшествующего обучения (формального, неформального, информального)
Предыдущее обучение и достижения студентов могут быть признаны в соответствии с «Инструкцией İstanbul Nişantaşı Üniversitesi об основах признания ранее приобретённых квалификаций, эквивалентности дисциплин и адаптации», и в соответствии с этим может быть предоставлено освобождение от необходимых дисциплин.
Требования и правила к квалификации
Условия и правила квалификации изложены в разделе «Условия выпуска».
Профиль программы
Что такое Veri Bilimi ve Analitiği? Veri Bilimi ve Analitiği — это междисциплинарная область, целью которой является анализ больших наборов данных, извлечение из этих данных значимой информации и использование этой информации в процессах стратегического принятия решений. Эта кафедра предлагает студентам всестороннее обучение по сбору, обработке, анализу данных и построению прогнозных моделей на основе этих данных. Короче говоря, она учит обработке необработанных данных для получения «ценных инсайтов». Содержание обучения и дисциплины Кафедра Veri Bilimi ve Analitiği охватывает широкий спектр дисциплин. Студенты получают углубленные знания в таких областях, как статистика, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект, программирование, визуализация данных и технологии больших данных. Кроме того, важной частью обучения являются такие темы, как безопасность данных и этика.
Профессиональные профили выпускников (с примерами)
Выпускники кафедры Veri Bilimi ve Analitiği имеют широкий спектр рабочих мест во многих различных отраслях. Они принимают активное участие в процессах сбора, очистки, анализа и составления отчетов по данным. Основные должности следующие: - Специалист по данным: осуществляет исследования на основе информации, описывает и классифицирует текущее состояние и разрабатывает прогнозные модели относительно будущего. - Аналитик данных: анализирует данные компании, интерпретирует их и, составляя отчеты по этим данным, помогает принимать правильные решения. - Бизнес-аналитик: понимая бизнес-процессы и потребности, предлагает решения на основе данных. - Инженер машинного обучения: разрабатывает и применяет алгоритмы машинного обучения. - Специалист по искусственному интеллекту: работает над проектированием и разработкой систем искусственного интеллекта. На этих должностях имеется возможность построить карьеру в различных отраслях, таких как банковское дело, здравоохранение, электронная коммерция, телекоммуникации, производство, финансы и маркетинг.
Переход на программы высшего уровня
Выпускники бакалавриата могут подавать заявки на соответствующие программы магистратуры и докторантуры.
Экзамены, оценка и аттестация
Для допуска к итоговому экзамену семестра студенты, записавшиеся на соответствующую дисциплину в начале семестра, должны посетить не менее 70% теоретических занятий и не менее 80% практических занятий. Студенты проходят промежуточный экзамен и экзамен в конце семестра по каждой дисциплине. Вклад промежуточного экзамена в итоговую оценку составляет 40% (в качестве оценки за промежуточный экзамен могут также учитываться баллы, полученные по таким средствам оценивания, как домашнее задание, лабораторный экзамен, викторина и т.п.), а вклад экзамена в конце семестра — 60%. Положение об обучении, преподавании и экзаменах по программам associate degree и bachelor's degree İstanbul Nişantaşı Üniversitesi: Инструкция о системе экзаменов и оценки успеваемости: Инструкция об обучении, преподавании и экзаменах Отделения иностранных языков İstanbul Nişantaşı Üniversitesi: Инструкция об обучении, преподавании и экзаменах Центра применения и исследований преподавания турецкого языка İstanbul Nişantaşı Üniversitesi (Nişantaşı Tömer):
Условия выпуска
Для получения права на выпуск студенты должны успешно завершить все дисциплины, предусмотренные учебным планом (в общей сложности не менее 240 ECTS), и иметь средний взвешенный балл на этапе выпуска не менее 2.00 по 4.00-балльной шкале. Для выпуска студент также должен успешно завершить стажировку или выпускной проект. Ознакомьтесь с соответствующими положениями и инструкциями. Положение об обучении, преподавании и экзаменах по программам associate degree и bachelor's degree İstanbul Nişantaşı Üniversitesi: Инструкция İstanbul Nişantaşı Üniversitesi о профессиональных практиках на рабочем месте (İMU) в 8-м семестре: Инструкция İstanbul Nişantaşı Üniversitesi о порядке оформления диплома, приложения к диплому и других документов:
Форма обучения (очная, электронное обучение)
Полная занятость
Адрес и контактные данные (руководитель программы, координатор ECTS/DS)
Заведующий кафедрой: доц., д-р Hatice Nazan Çağlar контакт: hatice.caglar@nisantasi.edu.tr Телефон: +90(212)2101010 Адрес: Neotech Kampüs, Maslak Mah., Taşyoncası Sok. No: 1V ve No: 1Y, 34398 Sarıyer/İstanbul
Возможности кафедры
Библиотека, компьютерные лаборатории, полностью оборудованные аудитории
Результаты обучения
- Обладает базовыми знаниями математики, статистики и компьютерных наук.
- Приобретает базовые теоретические знания в области науки о данных и аналитики.
- Знает базовые понятия, касающиеся методов искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.
- Эффективно осуществляет процессы сбора, очистки, анализа и интерпретации данных.
- Может работать с большими данными, используя системы управления базами данных.
- Разрабатывает системы поддержки принятия решений, применяя методы машинного обучения и статистического моделирования.
- Может использовать языки программирования и инструменты разработки программного обеспечения в проектах по науке о данных.
- Берёт на себя ответственность в проектах по науке о данных индивидуально или в мультидисциплинарных командах.
- Приобретает навыки устной и письменной коммуникации; способен ясно передавать техническую информацию.
- Обладает базовыми коммуникативными навыками на турецком и английском языках; может следить за литературой в своей области.
- Может эффективно использовать актуальные инструменты, программное обеспечение и технологии, связанные с его областью.
Результаты обучения и рамка квалификаций (TYYÇ)
Каждая строка — пункт турецкой рамки квалификаций; числа рядом — результаты программы, которые его подтверждают.
ЗНАНИЯ
- 1
Обладает продвинутыми теоретическими и практическими знаниями, с приоритетом научного подхода, подкреплёнными учебниками, практическими инструментами и оборудованием и другими источниками, содержащими актуальную информацию в данной области.
Результаты обучения1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 9 · 11
НАВЫКИ
- 1
Использует продвинутые теоретические и практические знания, приобретённые в данной области.
Результаты обучения1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11 - 2
Уметь интерпретировать и оценивать данные, используя продвинутые знания и навыки, приобретённые в данной области, определять проблемы, анализировать их, разрабатывать предложения по решениям на основе исследований и доказательств.
Результаты обучения2 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11
КОМПЕТЕНЦИИ (Компетенция самостоятельной работы и принятия ответственности)
- 1
Осуществляет самостоятельно продвинутую работу, связанную со своей областью.
Результаты обучения5 · 8 · 9 · 11 - 2
Берет на себя ответственность как индивидуально, так и в качестве члена команды для решения сложных и непредвиденных проблем, возникающих в практической деятельности, связанной со своей областью.
Результаты обучения8 · 9 · 10 - 3
Планирует и управляет мероприятиями, направленными на развитие работников, находящихся под его ответственностью, в рамках проекта.
Результаты обучения8 · 9 · 10
КОМПЕТЕНЦИИ (Учебная компетенция)
- 1
Оценивает с критическим подходом продвинутые знания и навыки, приобретенные в своей области.
Результаты обучения3 · 5 · 6 - 2
Определяет потребности в обучении и направляет свое обучение.
Результаты обучения1 · 10 - 3
Развивает положительное отношение к обучению на протяжении всей жизни.
Результаты обучения1
КОМПЕТЕНЦИИ (Коммуникативная и социальная компетенция)
- 1
Способность информировать соответствующих лиц и учреждения по вопросам, связанным со своей областью; передавать свои мысли и предложения по решению проблем в письменной и устной форме
Результаты обучения8 · 9 · 10 - 2
Способность делиться своими мыслями и предложениями по решению проблем по вопросам, связанным со своей областью, с экспертами и неспециалистами, подкрепляя их количественными и качественными данными
Результаты обучения8 · 9 - 3
Способность организовывать и реализовывать проекты и мероприятия для социальной среды, в которой он живет, с осознанием социальной ответственности
Результаты обучения8 - 4
Способность отслеживать информацию в своей области и общаться с коллегами, используя иностранный язык на уровне не ниже B1 Общеевропейского языкового портфеля
Результаты обучения10 - 5
Способность использовать информационные и коммуникационные технологии вместе с компьютерным программным обеспечением на уровне не ниже продвинутого уровня Европейской лицензии на использование компьютера, требуемого его областью
Результаты обучения10
КОМПЕТЕНЦИИ (Профессиональная компетенция)
- 1
Действовать в соответствии с общественными, научными, культурными и этическими ценностями на этапах сбора, интерпретации, применения данных, связанных с его областью, и обнародования их результатов
Результаты обучения4 · 5 · 6 · 7 · 11 - 2
Обладание достаточным сознанием в вопросах универсальности социальных прав, социальной справедливости, культуры качества и защиты культурных ценностей, а также охраны окружающей среды, охраны труда и безопасности
Результаты обучения5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 11