İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri

Genel Bilgileri

Güncelleme: 08.12.2025

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Hakkında

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri, veriyi anlama bilimi (İstatistik) ile veriyi işleme bilimini (Bilgisayar Bilimleri) tek bir çatı altında birleştiren, disiplinlerarası 4 yıllık bir lisans programıdır. Fen Fakülteleri veya Mühendislik Fakülteleri bünyesindeki bu bölüme, YKS'de elde edilen Sayısal (SAY) puan türüyle giriş yapılır. Bölümün temel amacı; büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkaran, geleceğe yönelik tahmin yapan modeller geliştiren ve bunları çalışan yazılım sistemlerine dönüştüren uzmanlar yetiştirmektir.

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Avantajları

Mezunlar, günümüzün en çok aranan iki alanı olan İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri'nin en güçlü yönlerini birleştirerek iyi bir yetkinlik kazanırlar.
Veri Bilimcisi ve Makine Öğrenmesi Mühendisi gibi geleceğin en popüler ve yüksek gelirli mesleklerine doğrudan hazırlanırlar.
Finanstan sağlığa, e-ticaretten savunma sanayiine kadar verinin olduğu her sektörde küresel iş imkanlarına sahiptirler.
Yüksek katma değerli stratejik rollerde çalışmaları durumunda, yüksek başlangıç maaşı potansiyellerinden birini sunar.

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Dezavantajları

İki zorlu disiplini birleştirdiği için akademik müfredatı yoğun ve zihinsel olarak yorucudur.
Türkiye'de çok az sayıda üniversitede bulunması.
Tamamen ofis ortamında, bilgisayar başında yüksek konsantrasyon ve yoğun zihinsel efor gerektirir.
Teknolojinin ve algoritmaların sürekli değişmesi, ömür boyu öğrenmeyi ve sürekli kendini güncellemeyi zorunlu kılar.

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Kimlere Uygun?

Hem soyut matematikte hem de algoritmik programlamada yetenekli, analitik düşünen, veriyle oynamayı seven ve disiplinli adaylar için idealdir.

Adayın, sadece kod yazmaya değil, arka plandaki soyut matematiksel teorilere (olasılık, lineer cebir) karşı da üst düzey bir ilgi ve yeteneğe sahip olması gerekir.

Karmaşık veri setlerinin içindeki örüntüleri görebilecek güçlü bir analitik zeka şarttır.

Bir problemi parçalara ayırıp adım adım çözebilen (algoritmik düşünce) sistematik bir zihin yapısı aranır.

Ağır ve yoğun müfredatın üstesinden gelebilmek için yüksek bir çalışma disiplini, sabır ve azim gereklidir.

Yapay zeka ve teknoloji dünyasındaki hızlı gelişmeleri sürekli takip etme tutkusu ve kendi kendine öğrenme becerisi (self-learning) önemlidir.

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü Kariyer Olanakları

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri mezunları, günümüz ekonomisinin en stratejik noktalarında, veriye dayalı karar alma süreçlerini yöneten uzmanlar olarak görev alırlar. Teknoloji devleri, finans sektörü ve savunma sanayii ana istihdam alanlarıdır.

Veri Bilimcisi (Data Scientist)

Büyük veri setlerini analiz ederek şirketlerin stratejik kararlar almasını sağlayan öngörü modelleri ve algoritmalar geliştirir.

Makine Öğrenmesi Mühendisi (ML Engineer)

Yapay zeka modellerini tasarlar, eğitir ve bu modellerin üretim ortamında verimli çalışmasını sağlayan sistemleri kurar.

Kantitatif Analist (Quant)

Bankalarda veya yatırım fonlarında, finansal piyasaları modelleyen ve algoritmik ticaret stratejileri geliştiren matematiksel modelleri kurar.

İş Zekası (BI) Uzmanı

Şirket verilerini görselleştirerek raporlar hazırlar ve yönetimin performans takibi yapmasını sağlayan dashboard'lar tasarlar.

Yapay Zeka Ar-Ge Mühendisi

Savunma sanayii veya teknoloji firmalarında, görüntü işleme, doğal dil işleme gibi ileri teknoloji projelerinde araştırmacı olarak çalışır.

Sahtekarlık Önleme (Fraud) Analisti

Bankacılık ve e-ticaret işlemlerinde şüpheli aktiviteleri tespit eden anomali tespiti algoritmalarını geliştirir.

İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Dersleri

Bölüm müfredatı; ileri matematik, istatistik teorisi ve bilgisayar bilimleri derslerinin sentezlendiği hibrit bir yapıya sahiptir. Eğitimin omurgasını, 'Olasılık ve İstatistik', 'Algoritmalar' ve 'Makine Öğrenmesi' dersleri oluşturur.

Olasılık Teorisi ve Matematiksel İstatistik

Bölümün kalbidir. Veri analizinin ve modellemenin temelini oluşturan rastgelelik, dağılımlar ve hipotez testleri gibi kavramları derinlemesine işler.

Algoritmalar ve Veri Yapıları

Verinin bilgisayar belleğinde nasıl tutulacağını ve problemlerin en verimli şekilde nasıl çözüleceğini öğreten temel bilgisayar bilimi dersidir.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Bilgisayarların veriden öğrenmesini sağlayan algoritmaları, model eğitimini ve tahmin yöntemlerini teorik ve pratik olarak kapsar.

İleri Düzey Programlama (Python/R/C++)

Veri bilimi ve sistem programlama için kullanılan dillerde uzmanlaşmayı sağlar.

Lineer Cebir ve Kalkülüs

Yapay zeka algoritmalarının (özellikle derin öğrenme) arkasındaki matris işlemlerini ve optimizasyon mantığını anlamak için gereken ileri matematiktir.

Veri Madenciliği

Büyük ve karmaşık veri yığınları içerisindeki gizli örüntüleri, ilişkileri ve kuralları keşfetme tekniklerini öğretir.