- Program Hakkında
Disiplinler arası bir dal olan Biyolojik veri bilimi, oldukça geniş bir uygulama sahasına sahip olup temel olarak sağlık ve diğer biyolojik bilimlerde üretilen büyük verilerin düzenlenmesi, işlenmesi ve anlamlandırılması olarak tanımlanabilir.
İnternet çağı ile birlikte her alanda katlanarak biriken bilginin, hızla işlenmesi ve anlamlı hale getirilmesi büyük önem taşımaktadır. Biyoloji ve sağlık alanında biriken bilgi dolaylı veya direk insan sağlığı ile ilişkili olduğu için özellikle son yıllarda biriken bilgiden sağlık araştırmalarında çığır açacak yeni sonuçlar üretilebilmektedir. Programın temel amacı, teknolojinin sunduğu imkânlar yardımıyla, biyoloji ve sağlık alanında toplanan her tür bilginin yine biyoloji ve sağlık alanında yararlı ve kullanışlı hale getirilmesi için,
- Karmaşık bilgiden anlamlı sonuçlar elde etmeye yönelik bilimsel adımları bilen,
- Veri temizleme ve düzenleme yapabilen,
- Veriyi görselleştirebilen, farklı metotlarla tanımlamayan ve veri içindeki örüntüleri ortaya çıkarabilen,
- Veri analiz aşamalarını bilen,
- Veri analizi için temel yöntemleri bilen,
- Tez veya lisans eğitimi ile uyumlu alanlarda yeni geliştirilen veri bilimi yöntem ve yaklaşımlarını bilen ve uygulayan,
- Farklı disiplinleri çeşitli açılardan kolay anlayabilen ve iletişim kurabilen,
veri bilimcilerin yetiştirilmesidir.
Dünyada geleceğin mesleği olarak adlandırılan “Veri Bilimci” nin, her geçen gün önemi ve gerekliliği artmaktadır. Program, disiplinler arası bir nitelik taşıması nedeniyle lisans eğitimi mevcut değildir. Bu program yardımıyla, farklı disiplinlerden başvuru yapan öğrencilerin doktora eğitimine başlamadan önce bir ön hazırlığı yapılmış ve ortak dil kullanma fırsatı sağlanmış olacaktır. Ayrıca temel bilimlerden üretilen teorik bilginin ve teknoloji araçlarının, daha hızlı bir şekilde uygulamaya geçmesi ve insan sağlığına faydalı hale dönüşmesi sağlanacaktır.
- Kabul Koşulları
Programa öğrenci kabulü İstanbul Medeniyet Üniversitesinin 13 Ocak 2012 tarihli ve 28172 Sayılı Resmi Gazetede yayımlanan Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliğinde belirtilen şartlar doğrultusunda yapılacaktır.
Bu programa Sağlık, Biyoloji, Mühendislik ve bazı sosyal bilimler temelli fakültelerden mezun olan öğrenciler başvurabilmektedir. Her Eğitim-Öğretim döneminde ihtiyaç duyulan öğrenci profili, Anabilim Dalımız tarafından tartışılmakta ve başvuru yapabilecek öğrencilerin mezuniyet alanlarına ilişkin bilgiler web sayfamızda ilan edilmektedir.
- Program Yeterlilikleri
- Teorik ve Uygulamalı veri analizi tekniklerini disiplinler arası çalışma ortamlarda kullanabilme ve geliştirebilme.
- Verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasında psikolojik, sosyolojik, kültürel ve etik değerleri gözetmek ve buna uygun strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme
- Biyolojik veri bilimi konusundaki güncel gelişmeleri Türkçe veya İngilizce takip edebilme ve gerekli bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanarak yazılı, sözlü ve/veya görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilme
- Biyolojik veri bilimleri ile ilişkili sorunların belirlenmesi ve çözülmesinde eleştirel bir yaklaşım sergileyebilme ve inisiyatif gösterip liderlik yapabilme
- Sağlıkta kayıt sistemlerini anlayabilme, yeni veri tabanları önerebilme veya mevcut veri tabanlarında düzenlemeler yapabilme
- Sağlık alanında ihtiyaç duyulan ileri teknoloji ürünleri geliştirebilme, konu ile ilgili projelerde aktif rol alabilme
- Moleküler düzeyde yapılan çalışmalara araştırmacı olarak katılabilme ve elde edilecek verileri biyoinformatik yöntem ve araçlar kullanarak analiz edebilme
- Hastalıkların doğasını modelleyebilme, tanı araçları geliştirebilme
- Araştırmaların planlanmasında rol alma
- Temel Biyoistatistik dersleri ve/veya eğitimlerinde eğitmen rolünü üstlenebilme
- Ders veren öğretim üyelerinin isim listesi
|
Prof.Dr. Handan Ankaralı |
Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi AD |
|
Prof.Dr. Işıl Maral |
Tıp Fakültesi, Halk Sağlığı AD |
|
Prof.Dr. Mahmut Gümüş |
Tıp Fakültesi, İç Hastalıkları AD |
|
Prof.Dr. Seyit Ankaralı |
Tıp Fakültesi, Fizyoloji AD |
|
Prof.Dr. Pınar Obakan Yerlikaya |
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü |
|
Dr.Öğr.Üyesi Arafat Salih Aydıner |
Siyasal Bilimler Fakültesi, İşletme Bölünü, Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı |
|
Dr.Öğr.Üyesi M. Erkan Karabekmez |
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Biyomühendislik Bölümü |
|
Dr.Öğr.Üyesi Mahmut Alpertunga Kara |
Tıp Fakültesi, Temel Tıp Bilimleri Bölümü Tıp Tarihi ve Etik AD |
| Dr.Öğr.Üyesi Muhammet Sinan Başarslan | Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|
Dr.Öğr.Üyesi Selen Çakmakyapan Ergüler |
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, İstatistik Bölümü |
- Müfredat
|
BİYOLOJİK VERİ BİLİMİ TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI |
|||||||||||||
|
1. YARIYIL |
|||||||||||||
|
DERSİN KODU |
DERSİN ADI |
TEORİK |
UYG |
KREDİ |
AKTS |
||||||||
|
BVB 501 |
Biyoistatistik - I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB xxx |
SEÇİMLİK DERS I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB xxx |
SEÇİMLİK DERS I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB xxx |
SEÇİMLİK DERS II |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
TOPLAM |
12 |
0 |
12 |
28 |
|||||||||
|
2. YARIYIL |
|||||||||||||
|
DERSİN KODU |
DERSİN ADI |
TEORİK |
UYGULAMA |
KREDİ |
AKTS |
||||||||
|
BVB 515 |
Veri Bilimi için Kodlama |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 504 |
Biyoetik |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB xxx |
SEÇİMLİK DERS I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB xxx |
SEÇİMLİK DERS II |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 560 |
Seminer |
1 |
2 |
12 |
4 |
||||||||
|
TOPLAM |
12 |
0 |
24 |
32 |
|||||||||
|
DERSLERİN GENEL TOPLAMI |
24 |
2 |
24 |
60 |
|||||||||
|
SEÇİMLİK DERSLER (1. YARIYIL) |
|||||||||||||
|
DERSİN KODU |
DERSİN ADI |
TEORİK |
UYG |
KREDİ |
AKTS |
||||||||
|
BVB 503 |
Bilgisayar Programlama |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 505 |
Differansiyel Denklemler ve Lineer cebir |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 507 |
Beyin ve Öğrenme Mekanizmaları |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 509 |
Optimizasyon Teknikleri |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 511 |
Epidemiyoloji |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 513 |
Biyoinformatik - I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 517 |
Klinik Araştırmalar |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 519 |
Biyoistatistik - II |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 532 |
Veri Bilimi için Nesneye Yönelik Programlama |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 533 |
Veri Bilimi Uygulamaları |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 534 |
Doğal Dil İşleme |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 522 |
Algoritma ve Veri Yapılarına Giriş |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 529 |
Modelleme ve Simülasyon |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 519 |
Hesaplamalı Bilimler için Bilgisayar Programlama |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
SEÇİMLİK DERSLER (2. YARIYIL) |
|||||||||||||
|
DERSİN KODU |
DERSİN ADI |
TEORİK |
UYG |
KREDİ |
AKTS |
||||||||
|
BVB 502 |
Veri Biliminde Araştırma Metotları |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 506 |
Çok Değişkenli Analiz - I |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 508 |
Stratejik Yönetim Bilişim Sistemleri |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 510 |
Sosyal Ağ Analizi |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 512 |
Hastane Otomasyon Sistemleri ve Bulut Bilişim |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 514 |
Moleküler Biyoloji ve Genetik |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 516 |
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 518 |
Biyoinformatik - II |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
BVB 520 |
Veri Analizinde Matematiksel Yöntemler |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 523 |
Yapay Zeka Prensipleri (UMHB) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 520 |
Hesaplamalı Bilimler için Nesneye Yönelik Programlama (UMHB) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
UMHB 531 |
Veri Madenciliği ve Analizi (UMHB) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
EEM 554 |
Computer Vision- Bilgisayarla Görme (EEM) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
EEM 556 |
Örüntü tanıma (EEM) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
EEM 562 |
Biomedical Signal Processing – Biyomedikal Sinyal İşleme (EEM) |
3 |
0 |
3 |
7 |
||||||||
|
DERSİN KODU |
DERSİN ADI |
TEORİK |
UYG |
KREDİ |
AKTS |
||||||||
|
BVB 570 |
Uzmanlık Alan Dersi |
4 |
0 |
0 |
15 |
||||||||
|
BVB 580 |
Yüksek Lisans Tezi |
0 |
0 |
0 |
45 |
||||||||
|
GENEL TOPLAM |
120 |
||||||||||||
- Mezuniyet Koşulları
Biyolojik Veri Bilimi Yüksek Lisans programına kayıt yaptıran öğrencilerin, Yüksek lisans derecesini almak için; en az 24 ulusal kredilik ders ile bir seminer dersini alarak başarılı olması ve tezini hazırlayarak yapılan tez savunma sınavında başarılı olması gerekir. Öğrenci bir yarıyılda asgari 30 AKTS kredilik ders (Zorunlu + Seçmeli) alır. Gerek görülmesi durumunda bu sayı arttırılabilir. Dolayısıyla bu programdan mezun olmak için, ders dönemlerinden 60 AKTS ve tez dönemlerinden 60 AKTS olmak üzere toplam 120 AKTS ’nin başarı ile tamamlanmış olması gerekmektedir.
- İstihdam Olanakları
Biyolojik Veri Bilimi Yüksek Lisans Programından mezun olacak öğrenciler, “Veri Bilimci” olarak çok çeşitli iş sahalarında (Araştırma Direktörü,Uzman Veri Analisti, Veri Yöneticisi, Veri Bilim Danışmanı, Laboratuvar Araştırmacısı, Veri Bilimi Eğitimcisi, Hastane istatistik birim yöneticisi ve çeşitli stratejik konumlarda programcı) çok etkili eleman olarak rol alacaklardır. Ayrıca bu programdan mezun olacak öğrenciler, Biyoistatistik, Veri Bilimi, Büyük Veri Analitiği, Bulut/Nesnelerin interneti veya Tıp Bilişimi alanlarında açılacak Doktora programlarına başvurabilir ve akademik çalışmalarına devam edebilir.