Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsü koordinasyonunda Ortadoğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ), İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) ve Boğaziçi Üniversitesinin katkılarıyla YÖK tarafından uygulamaya konulan Veri Analiz Okulu yapay zeka ücretsiz eğitimi binlerce kişiyi heyecanlandırdı. 1 Ekim'de itibaren hizmet vermeye başlarken, eğitimler çevrim içi olarak gerçekleştirilecek.
Ücretsiz olarak verilecek olan yapay zeka eğitimi başvuruları Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsünün resmi internet sitesi üzerinden ve sosyal medya hesaplarında bulunan başvuru formunu doldurarak yapılırken son başvuru tarihi 7 Eylül olarak belirlendi. Başvuru yapanların akademik yeterlilikleri, not ortalamaları, İngilizce okuma anlama düzeylerine dikkat edilirken herhangi bir başvuru şartı bulunmuyor. Ücretsiz yapay zeka eğitimi başvuru sonuçları ise 15 Eylül'de açıklanacak.
Yükseköğretim Kurulunun himayesinde kurulan Veri Analizi Okulu'nun ücretsiz yapay zeka eğitimi vereceği açıklamasının ardından binlerce kişi YÖK ücretsiz yapay zeka eğitimi başvurularının başlayacağı tarihi araştırdı. Veri Analizi Okulu, 1 Ekim'de başlarken 24 Nisan'a kadar eğitimler çevrim içi olarak yapılacak. Eğitimler Temel İstatistik, Panel Veri Analizi, Psikometri, Hesaplamalı Sosyal Bilimler, Dijital Beşerî Bilimler, Yapay Zekâ olmak üzere altı ayrı modülden oluşacak. Başvurularda son tarih 7 Eylül olurken sonuçlar 15 Eylül'de açıklanacak. Dersler ise 12 Ekim ile 24 Nisan aralığında olacak.
Herkese açık ve ücretsiz olarak sunulacak olan yapay zeka eğitimine lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencileri; akademisyenler, bağımsız araştırmacılar; kamu kurumlarında veriyle çalışan uzmanlar ve analistler; sivil toplum kuruluşları ile özel sektörde görev yapan profesyoneller ve veri alanında kendini geliştirmek isteyen tüm ilgililer, karar alma süreçlerinde analiz temelli yaklaşımlar geliştirmeyi hedefliyorsa Veri Analiz Okulu’na başvurabilecek.
Toplam 6 modülden oluşan yapay zeka eğitiminde verilecek olan modüller ve içerikleri şöyle:
1. Temel İstatistik
Veri ve değişken türleri
Excel, SPSS, R ve veri girişi, düzenleme, görselleştirme
İstatistik testleri: T testi, ANOVA, Korelasyon
Regresyon modelleri
Kümeleme
2. Hesaplamalı Sosyal Bilimler
Doğal Dil İşleme (NLP): Temel kavramlar ve uygulamalar
Mekânsal veri analizi ve CBS
Python ile temel analizler
Sosyal medya analizi
3. Panel Veri Analizi
Yatay kesit ve panel veri setleri analizi
Yatay kesit verilerle regresyon
İlişkili problemler
Sabit ve rassal etkiler modelleri
Panel veriyle regresyon uygulamaları
4. Yapay Zeka
Üretken yapay zeka (GenAI)
Büyük dil modelleri (LLM)
Makine öğrenmesi algoritmaları: SVM, Random Forest, Naive Bayes
Sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri
Derin öğrenme algoritmaları
RAG sistemleri, yapay zeka entegrasyonları
5. Dijital Beşeri Bilimler
Metin madenciliği
Doğal Dil İşleme (NLP)
Mekânsal veri analizi ve CBS
Veri görselleştirme
Dijital kaynak üretimi
Açık erişim ve açık bilim
6. Psikometri
Ölçme araçlarında geçerlilik ve güvenilirlik
Rasch modelleri
Madde tepki kuramı (IRT)
Çok boyutlu ölçek geliştirme