2022-2023 akademik yılı Güz döneminde öğrenci kabulüne başlayacak Veri Bilimi Tezli Yüksek Lisans Programının Eğitim-Öğretim dili Türkçedir.
İlk veri merkezinin kurulduğu 1960’lı yıllardan bu zamana kadar verinin en önemli değer olduğu sarsılmaz bir gerçek olarak insanlığın karşısında durmaktadır. Özellikle 2000’li yıllardan kıştan çıkarak daha baskın olan yapay zeka kavramının, son dönemdeki tüm örnekleri ile veri olmadan içi boş uygulamalar silsilesine dönüşebildiği görülmektedir. Nitekim 2019 yılında yapay zeka alanına yatırım yapan şirketlerin %50’sinden fazlası bu anlamda güçlü altyapılarına rağmen başarısız sonuçlar elde etmişlerdir. Yapılan incelemelerde bu başarısızlığın ana kaynağının veriye dair süreçlerin göz ardı edilmesi, yeterli önemin verilmemesi olduğu ortaya konulmuştur. Öyle ki Dünya Ekonomi Forumunun Geleceğin İşleri Raporu’nda son 2 yıldır, veri bilimine dair meslekler ilk sıraya otururken, yapay zeka ikinci sıraya gerilemiştir. Bu da açık bir şekilde veri biliminin dünya genelindeki öneminin göstergesidir. Ancak dünya genelindeki istatistiklere bakıldığında veriyi işlemeye dair bu beceride insan kaynağı bakımından önemli bir darboğaz olduğu görülmektedir. Bu darboğaz sadece teknik anlamda kuvvetli bireylerle alakalıymış gibi gözükse de veri biliminin geniş kapsamından kaynaklı farklı boyutlarda da darboğazlar bulunmaktadır.
Verinin yönetilmesindeki proje bazlı, donanımsal ve kanuni süreçler; veriden öğrenen yapay zekanın işletmelerde kritik yönetsel hatalara yol açmaktadır. Benzer şekilde veriden öğrenen makineler; toplumsal bağları zedeleyecek dil, din, ırk, cinsiyet vb bazlı ayrımcılık barındıran sonuçlar da üretmişlerdir. Bu da teknik anlamda kuvvetli bireylere ihtiyaç olduğu kadar, yönetim ve işletme süreçlerine de veriyi entegre edebilme ve sosyal-toplumsal-kültürel bazda makinenin oluşturabileceği sonuçları öngörme ve önalma becerisine bireylerin de önemli bir role sahip olduklarını ortaya koymaktadır.
2018-2019 yıllarında başta Silikon Vadisi olmak üzere önemli kurum, kuruluş ve kanaat önderleri veri okuryazarlığının en temel on yetkinlik içerisinden en üst sıralarda yer alacağını vurgulamışlardır. Pandemiden çok önce gelen bu açıklamalar, sadece pandemi sürecinde üretilen veri ve uygulamalarla beraber veri biliminin tartışmasız bir yere konumlandığını göstermektedir. Dünya genelindeki bu değişime, 2021 yılı Ülkemiz Ulusal Yapay Zeka Strateji Dokümanı’nda da yer verilmiştir. Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı, bu kritik öneme sahip veri olgusunu bir bilim olarak ele alarak, teknik ve teknik olmayan boyutları ile sunmayı amaçlamaktadır. Program veriyi bir bilim olarak ele almanın ve salt uygulamaya dönük derslerin yanı sıra, verinin toplum, işletmeler, hukuk, ekonomi, siyasal ve sosyal alanlardaki varlığının etkilerini ortaya koyan içerikleri kapsayacak şekilde tasarlanmıştır.
Eğitim sonunda,İstinye Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği’nde belirtilen koşulları sağlayan, derslerini ve tez sürecini başarıyla tamamlayan öğrenciye Veri Bilimi (Tezli) yüksek lisans diploması verilir.
Veri Bilimi Yüksek Lisans Programının amacı, dünyadaki ve ülkemizdeki veri temelli hareket alanlarındaki darboğazı gidermeye yönelik uzmanlar yetiştirmektir. Bu darboğazı giderme noktasında yerinde inceleme, vaka bazlı analizler, uygulamalı projeler ve sektörel çözümler üreterek tecrübe kazandırmak birincil önceliktir. Program teknik kısımlarda aşağıdaki alanlarda ardışık düzen (pipeline) oluşturabilecek, matematik ve kodlama kısmına hakim, teorisyen, geliştirici ve uyarlayıcılar yetiştirmeyi hedeflemektedir:
- Veri ön işleme
- Özellik mühendisliği
- Önyargı-Yanılgı- Sapma Ayıklanması (Bias Mitigation)
- Makine ve derin öğrenme uygulamaları
- Doğal dil işleme
- Bilgisayarlı görü
- Derin kurgu (deepfake) uygulamaları
- Uzman sistemler
- Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML)
Program teknik olmayan kısımlarda aşağıdaki alanlarda, süreç-sonuç ve uzak sonuçları okuyabilecek, teorik bir ardışık düzen (pipeline) oluşturabilecek, elde edilen sonuçların sosyal-kültürel-işletme bazlı sonuçlarını okuyabilecek uzmanlar yetiştirmeyi hedeflemektedir:
- Açıklanabilirlik (XAI)
- Önyargı-Yanılgı-Sapma (Bias)
- Kişisel veriler, mahremiyet ve hukuki boyutları
- İşletmelerde veri bazlı süreç değişimi ve yönetimi
- Uluslararası ilişkilerde veri temelli sorunlar ve merkeziyetsizlik
- Metaevren ve üretilen veri değeri
- Derin kurgu (deepfake) uygulamalarında itibar ve değer tehditleri
- Sürdürebilirlik ve veri bilimi
- Toplum mühendisliği bağlamında veri biliminin kullanımı