Veri Analizi Okulu 2025-2026 Dönemi Başladı
Yükseköğretim Kurulu’nun desteğiyle hayata geçirilen program, Türkiye’nin bilimsel üretkenliğine yön verecek 7 aylık bir eğitim yolculuğuna kapı aralıyor.
Veri Analizi Okulu, Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsü koordinasyonunda; ODTÜ, İTÜ ve Boğaziçi Üniversitesi’nin katkılarıyla yürütülüyor. Program, veri analizi, istatistik ve yapay zekâ alanlarında kuramsal bilgi ile uygulamalı becerileri birleştirerek; akademi, kamu ve özel sektör arasında bilgi dolaşımını hızlandırmayı ve Türkiye’nin küresel rekabet gücünü artıracak yenilikçi çözümler üretmeyi amaçlıyor.
Ekim 2025’te başlayan eğitim süreci, Nisan 2026’ya kadar sürecek ve katılımcılara Python, R Studio ve SPSS gibi güçlü yazılımlar eşliğinde kapsamlı bir içerik sunacak.
📅 Eğitim Takvimi ve Modül İçerikleri
🔹 Ekim – Temel Veri Analizi ve Yazılım Tanıtımı
Veri setlerine giriş, veri temizleme, eksik veriler ve aykırı gözlemler
Betimsel veri analizi
SPSS: Tanıtım, veri girişi, frekanslar, sıralama korelasyon
R Studio: Tanıtım, veri girişi
🔹 Kasım – Kodlama ve Regresyon
SPSS: Sıralı veri ile kodlama
R: Programlamaya giriş, fonksiyonlar
SPSS: Regresyon analizi ve yorumlama
R: Döngüler ve veri görselleştirme
🔹 Aralık – İstatistiksel Testler ve Python’a Giriş
SPSS: T-Test, korelasyon, varyans analizi, ikili ifadeler (Phi)
Nesne tabanlı veri sınıflandırma ve kümeleme
Python ile veri analizi
Python: Veri tipleri, boolean operatörleri, koşul ifadeleri, while döngüleri
🔹 Ocak – Python Kütüphaneleri
NumPy ile sayısal veri işlemleri
Pandas ile veri çerçevesi yönetimi
🔸 Dönem Arası – Şubat Tatili
🔹 Şubat – R ile Veri Madenciliği
R ile ileri veri analizi
Veri madenciliği: ilke, algoritmalar, örnek uygulamalar
Karar ağaçları, kümeleme, ilişkilendirme, sınıflandırma
R ile görselleştirme
🔹 Mart – Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
Yapay zekâ: temel ilkeler, algoritmalar, uygulamalar
Makine öğrenmesi: denetimli/denetimsiz öğrenme
Derin öğrenme: sinir ağları ve ileri algoritmalar
🔹 Nisan – Proje Sunumları
Katılımcıların geliştirdiği projelerin sunumu ve değerlendirmesi
🛠️ Kullanılan Yazılımlar
Program boyunca aşağıdaki araçlar aktif olarak kullanılmaktadır:
Python
R Studio
SPSS
🚀 Bilimsel Geleceğe Yatırım
Veri Analizi Okulu, bireysel yetkinlikleri artırmanın ötesinde; Türkiye’nin bilimsel üretkenliğine doğrudan katkı sağlamayı ve küresel ölçekte rekabet gücünü artıracak çözümler üretmeyi hedefliyor. Katılımcılar, disiplinler arası bir yaklaşımla hem teknik hem de analitik becerilerini geliştirerek akademi, kamu ve özel sektörde fark yaratacak donanıma kavuşuyor.
