Müfredat
Son Güncelleme:
- English
- Türkçe
2023 Güz döneminden itibaren geçerli olan yüksek lisans ve doktora müfredatı aşağıda yer almaktadır.
İSTATİSTİKTE YÜKSEK LİSANS MÜFREDATI |
İSTATİSTİKTE DOKTORA MÜFREDATI |
BİLİMSEL HAZIRLIK |
BİLİMSEL HAZIRLIK |
STAT 291 İstatistiksel Programlama |
STAT 571 Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi |
STAT 363 Doğrusal Modeller I |
STAT 572 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik I |
STAT 295 Nesne Yönelimli Programlama |
STAT 573 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik II |
STAT 433 İstatistiksel Makine Öğrenmesi veya STAT412 İstatistiksel Veri Analizi |
|
YÜKSEK LİSANS TEZLİ PROGRAM |
Toplam: 12 kredi. |
STAT 500 MS Tez |
|
STAT 510 İstatistik ve Veri Biliminde Araştırma Yöntemleri ve Etiği |
Doktora PROGRAM |
STAT 542 Seminer I |
STAT 510 İstatistik ve Veri Biliminde Araştırma Yöntemleri ve Etik* |
STAT 543 Seminer II |
STAT 600 Doktora Tezi |
STAT 571 Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi |
STAT 635 İleri Hesaplamalı İstatistik |
STAT 572 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik I |
STAT 636 İleri Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller |
STAT 573 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik II |
STAT 642 İstatistik ve Veri Bilimi Semineri I |
STAT 8XX Özel Çalışmalar |
STAT 643 İstatistik ve Veri Bilimi Semineri II |
STAT 647 Olasılık Teorisi |
|
STAT 648 İleri İstatistiksel Çıkarım |
|
Dört seçmeli ders. Bunlardan ikisi bölüm dışından olabilir. |
STAT 8XX Özel Çalışmalar (4-2) NC |
En az 21 kredilik toplam yedi ders |
|
İstatistik Bölümü tarafından onaylanan dört seçmeli ders(ler). |
|
YÜKSEK LİSANS TEZSİZ PROGRAM |
En az 26 kredilik toplam sekiz ders |
STAT 500 MS Tez |
|
STAT 510 İstatistik ve Veri Biliminde Araştırma Yöntemleri ve Etiği |
* MS sırasında alınmadıysa |
STAT 542 Seminer I |
|
STAT 543 Seminer II |
ENTEGRE DOKTORA PROGRAM |
STAT 571 Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi |
STAT 510 İstatistik ve Veri Biliminde Araştırma Yöntemleri ve Etik* |
STAT 572 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik I |
STAT 542 Seminer I |
STAT 573 Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik II |
STAT 543 Seminer II |
STAT598 İstatistikte Dönem Projeleri |
STAT570 Veri İşleme ve Görselleştirme |
STAT 8XX Özel Çalışmalar |
STAT 571 Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi |
STAT572 Veri Bilimi İçin Olasılık ve İstatistik I |
|
STAT573 Veri Bilimi İçin Olasılık ve İstatistik II |
|
Altı seçmeli ders. Bunlardan ikisi bölüm dışından olabilir. |
STAT 600 Doktora Tezi |
En az 30 kredilik toplam on ders |
STAT635 İleri Hesaplamalı İstatistik |
STAT636 İleri Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller |
|
İstatistik Bölümünde Seçmeli Dersler: |
STAT 642 İstatistik ve Veri Bilimi Semineri I |
STAT 643 İstatistik ve Veri Bilimi Semineri II |
|
STAT 504 Parametrik Olmayan İstatistiksel Çıkarım ve Yöntemler |
STAT647 Olasılık Teorisi |
STAT 505 Örnekleme Teorisi ve Yöntemleri |
STAT648 Gelişmiş İstatistiksel Çıkarım |
STAT 509 Uygulamalı Stokastik Süreçler |
STAT 8XX Özel Çalışmalar (4-2) NC |
STAT 518 Tasarlanan Deneylerin İstatistiksel Analizi |
|
STAT 525 Regresyon Teorisi ve Yöntemleri |
İstatistik Bölümü tarafından onaylanmış 6 seçmeli ders(ler). |
STAT 529 İstatistiksel Biyoinformatik |
En az 44 kredilik toplam on dört ders |
STAT 545 Boyuna Veri Analizi |
|
STAT 553 Aktüeryal Analiz ve Risk Teorisi |
* MS sırasında alınmadıysa |
STAT 554 Hesaplamalı İstatistik |
|
STAT 557 İstatistiksel Modelleme I |
|
STAT 558 İstatistiksel Modelleme II |
|
STAT 559 Uygulamalı Çok Değişkenli Analiz |
|
STAT 560 Lojistik Regresyon Analizi |
|
STAT 562 Tek Değişkenli Zaman Serisi Analizi |
|
STAT 563 Çok Değişkenli Zaman Serisi Analizi |
|
STAT 564 İleri İstatistiksel Veri Analizi |
|
STAT 565 Karar Teorisi ve Bayes Analizi |
|
STAT 566 Güvenilirlik Teorisi ve Yöntemleri |
|
STAT 567 Biyoistatistik ve İstatistiksel Genetik |
|
STAT 568 İstatistiksel Danışmanlık |
|
STAT 570 Veri İşleme ve Görselleştirme |
|
STAT 574 İstatistik ve Veri Bilimi Hesaplama |
|
STAT 575 Veri Bilimi için Hesaplamalı Araçlar |
|
STAT 576 Veri Bilimi için Yapay Sinir Ağları |
|
STAT 577 Büyük Veri Analitiği |
|
STAT 578 Yapay Zeka ve Veri Bilimi |
|
STAT 579 İstatistiksel Örüntü Tanıma |
|
STAT 580 Makine Öğrenmesinde Stokastik Süreçler |
Eski programla yeni program arasındaki eşdeğer ders listesini incelemek için buraya tıklayınız.
Eski yüksek lisans ve doktora müfredatı aşağıda yer almaktadır.
İSTATİSTİK YÜKSEK LİSANS PROGRAMI |
İSTATİSTİK DOKTORA PROGRAMI |
YÜKSEK LİSANS MÜFREDATI |
Doktora Zorunlu Dersleri |
İstatistik Seçeneği |
STAT 601 İleri Olasılık Teorisi I |
STAT 500 Yüksek Lisans Tez |
STAT 602 İleri Olasılık Teorisi II |
STAT 501 İstatistiksel Teori I |
STAT 603 İleri İstatistik Teorisi I |
STAT 502 İstatistiksel Teori II |
STAT 604 İleri İstatistik Teorisi II |
STAT 542 Seminer I |
STAT 642 İstatistikte Seminer I |
STAT 543 Seminer II |
STAT 643 İstatistikte Seminer II |
STAT 510 İstatistikte Araştırma Yöntemleri ve Etik** |
STAT 510 İstatistikte Araştırma Yöntemleri ve Etik ** |
|
Diğer Doktora Dersleri |
|
STAT 605 Doğrusal ve Doğrusal Olmayan İstatistiksel Model Teorisi |
|
STAT 606 Deney Tasarımı Teorisi |
STAT 607 Parametrik Olmayan İstatistik Teorisi |
|
İstatistik mezunu olmayanlar için interdisipliner seçenek |
STAT 608 Olasılık Modelleri ve Stokastik Süreçler |
STAT 500 Yüksek Lisans Tez |
STAT 609 İstatistiksel Karar Teorisi |
STAT 551 Olasılık ve İstatistik I |
STAT 610 Sıralı Analiz |
STAT 552 Olasılık ve İstatistik II |
STAT 611 Çok Değişkenli Analiz |
STAT 542 Seminer I |
STAT 612 Zaman Serileri Analizinde İleri Konular |
STAT 543 Seminer II |
STAT 613 Yaşam Testi ve Güvenilirlikte İleri Konular |
STAT 510 İstatistikte Araştırma Yöntemleri ve Etik ** |
STAT 614 Veri Yorumlama I |
|
STAT 615 Veri Yorumlama II |
|
STAT 616 Endüstride İstatistik UYgulamaları |
|
STAT 617 İstatistikte Büyük Örneklem Teorisi |
*Bilimsel hazırlık dersleri tablonun sonundadır. |
STAT 618 Matematiksel Modeller ve Yanıt Yüzeyi Metodolojisi |
Hesaplamalı Dersler |
STAT 619 Regresyon ve Varyans Analizinde İleri Konular |
STAT 554 Hesaplamalı İstatistik (*) |
STAT 620 Bayesçi Çıkarım |
STAT 555 İleri Hesaplamalı İstatistik |
STAT 621 Sağlam İstatistik |
STAT 556 İstatistikte İleri Hesaplama Yöntemleri |
STAT 622 Ayrık Çok Değişkenli Analiz |
STAT 729 Modern Veri Analizi: Gizli Markov Modellerinden İstatistiksel Öğrenmeye |
|
Modelleme Dersleri |
STAT 623 Mekansal İstatistik |
STAT 630 İstatistiksel Çıkarımda İleri Konular |
|
STAT 503 Doğrusal İstatistiksel Modeller |
STAT 632 Stokastik Süreçler için Çıkarım |
STAT 525 Regresyon Teorisi ve Modelleri |
STAT 634 Durağan Rassal Fonksiyonlar Teorisi |
STAT 557 İstatistiksel Modelleme I (*) |
STAT 699 İstatistikte Doktora Tezi |
STAT 558 İstatistiksel Modelleme II (*) |
STAT 730 Biyoenformatik için İstatistik |
STAT 559 Uygulamalı Çok Değişkenli Analiz |
STAT 800-899 Özel Çalışmalar |
STAT 560 Lojistik Regresyon Analizi |
|
STAT 561 Panel Veri Analizi |
|
STAT 562 Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizi |
|
STAT 563 Çok Değişkenli Zaman Serileri Analizi |
|
STAT 729 Modern Veri Analizi: Gizli Markov Modellerinden İstatistiksel Öğrenmeye |
|
Seçmeli Dersler |
|
STAT 504 Parametrik Olmayan İstatistiksel Çıkarım ve Yöntemler |
|
STAT 505 Örnekleme Teorisi ve Yöntemleri |
|
STAT 509 Uygulamalı Stokastik Süreçler |
|
STAT 518 Tasarlanmış Deneylerin İstatistiksel Analizi |
|
STAT 553 Aktüeryal Analiz ve Risk Teorisi |
|
STAT 564 İleri İstatistiksel Veri Analizi |
|
STAT 565 Karar Teorisi ve Bayesçi Analiz |
|
STAT 566 Güvenilirlik Teorisi ve Yöntemleri |
|
STAT 567 Biyoistatistik ve İstatistiksel Genetik |
|
STAT 568 İstatistiksel Danışmanlık |
|
(*) Yıldızlı dersler sadece interdisipliner seçenek içindir. |
|
(**) Aynı veya benzer bir dersi aldı iseniz STAT 510 almanız gerekmemektedir. |