Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Taban Puanları ve Sıralamaları

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Bölümü Hakkında

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği, günümüzün dijital dünyasında artan veri hacimlerini yönetmek, işlemek ve bu verilerden değer yaratmak için yapay zeka teknolojilerini kullanan multidisipliner bir mühendislik alanıdır. Bu bölüm, geleceğin veri ekosistemlerini ve akıllı sistemlerini tasarlayacak, geliştirecek ve yönetecek uzmanlar yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Öğrenciler, bir yandan veri toplama, saklama, işleme ve analiz etme süreçlerini kapsayan veri mühendisliği prensiplerini öğrenirken, diğer yandan bu verilerden öğrenen ve akıllı kararlar verebilen yapay zeka sistemleri geliştirme becerilerini edinirler. Büyük veri teknolojileri, veri tabanı sistemleri, dağıtık hesaplama, bulut bilişim, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve diğer yapay zeka teknikleri bu programın temel bileşenlerini oluşturur.

Program, teknik becerilerin yanı sıra problem çözme, analitik düşünme, takım çalışması ve iletişim becerilerini de geliştirmeye odaklanır. Ayrıca, veri gizliliği, güvenliği ve yapay zeka etiği gibi konular da müfredata dahil edilerek, öğrencilerin sorumlu ve etik uygulamaların farkında olmaları sağlanır. Mezunlar, hızla dijitalleşen dünyada veri odaklı çözümler ve yapay zeka uygulamaları geliştiren çeşitli sektörlerde kritik roller üstlenebilirler.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Bölümü Dersleri

• Veri Yapıları ve Algoritmalar
• Veritabanı Sistemleri ve Tasarımı
• Büyük Veri Teknolojileri
• Veri Ambarı ve Veri Modellemesi
• Dağıtık Sistemler ve Paralel İşleme
• Bulut Mimarisi ve Hesaplama
• ETL Süreçleri ve Veri İşleme
• Veri Akış Sistemleri ve Gerçek Zamanlı İşleme
• İstatistiksel Analiz ve Veri Madenciliği
• Makine Öğrenmesi Temelleri
• Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
• Doğal Dil İşleme
• Bilgisayarla Görü
• Veri Görselleştirme ve İş Zekâsı
• MLOps ve AI Sistem Yönetimi
• Veri Güvenliği ve Gizliliği
• Yapay Zeka Etiği ve Regülasyonları
• İleri Matematik (Lineer Cebir, İstatistik, Olasılık)
• Optimizasyon Teknikleri
• Veri Mühendisliği ve AI Projesi

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Mezunlarının Çalışma Alanları

• Veri Mühendisi
• Yapay Zeka Mühendisi
• Büyük Veri Uzmanı
• Bulut Veri Mimarı
• Veri Altyapısı Tasarımcısı
• ETL Geliştirici
• Veri İşleme Mühendisi
• Veri Kalitesi Analisti
• Makine Öğrenmesi Mühendisi
• MLOps Mühendisi
• AI Platform Mühendisi
• Veri Bilimci
• Veri Analitiği Uzmanı
• İş Zekâsı Geliştirici
• Veri Güvenliği Uzmanı
• Veri Stratejisti
• Veri Yönetimi Danışmanı
• Dijital Dönüşüm Uzmanı
• Araştırma Bilimcisi
• AI Ürün Yöneticisi

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Alanında Güncel Trendler

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği alanı, teknolojik gelişmelerle sürekli evrim geçirmektedir. Veri mesh mimarisi, serverless veri işleme, DataOps, lakehouse mimarisi (veri gölü ve veri ambarı hibrit çözümleri), gerçek zamanlı veri işleme, edge computing için AI, kendini optimize eden veri boru hatları, otomatik makine öğrenmesi (AutoML), düşük/sıfır kodlu veri mühendisliği araçları, veritabanı-SQL Copilotlar, veri semantik katmanları ve veri soyutlama, açık kaynak veri katalogları, federe veri güvenliği ve gizliliği, karbon-bilinçli veri işleme teknolojileri gibi yenilikçi yaklaşımlar sektörü şekillendirmektedir.

Ayrıca, generative AI modelleri veri oluşturma ve zenginleştirme için kullanılmakta, büyük dil modelleri (LLM) veri analizi süreçlerini dönüştürmekte, ve quantum bilişim veri işleme kapasitelerini genişletmeye başlamaktadır. Bu trendler, veri mühendislerinin ve yapay zeka uzmanlarının sürekli kendilerini geliştirmelerini ve yeni teknolojilere adapte olmalarını gerektirmektedir.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği için Gerekli Beceriler

Bu alanda başarılı olmak için hem teknik hem de yumuşak becerilere sahip olmak önemlidir. Teknik beceriler arasında programlama dilleri (Python, Java, Scala, Go), SQL ve NoSQL veritabanları, Linux ve komut satırı, veri işleme araçları (Spark, Hadoop, Kafka, Airflow), konteynerizasyon ve orkestrasyon (Docker, Kubernetes), bulut platformları (AWS, Azure, GCP), makine öğrenmesi kütüphaneleri (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) ve veri görselleştirme araçları (Tableau, Power BI, D3.js) yer alır.

Yumuşak beceriler ise problem çözme yeteneği, sistem düşüncesi, veri hikayeciliği, iletişim becerileri, takım çalışması, proje yönetimi, sürekli öğrenme isteği, analitik düşünme ve iş süreçlerini anlama yeteneğidir. Ayrıca, veri etiği, gizlilik ve güvenlik konularında farkındalık, kompleks sistemleri anlama ve optimize etme kabiliyeti de kariyer gelişimi için kritik öneme sahiptir.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliğinin Endüstriyel Uygulamaları

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği, hemen hemen tüm sektörlerde dönüştürücü bir etkiye sahiptir. Finans sektöründe risk analizi, dolandırıcılık tespiti, algoritmik ticaret ve müşteri segmentasyonu için kullanılır. Sağlık sektöründe hastalık teşhisi, ilaç keşfi, hasta bakım optimizasyonu ve tıbbi görüntü analizi uygulamaları yaygındır. Perakende sektöründe tedarik zinciri optimizasyonu, envanter yönetimi, fiyatlandırma stratejileri ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları için veri ve yapay zeka çözümleri geliştirilmektedir.

Üretim sektöründe öngörücü bakım, kalite kontrol, üretim hattı optimizasyonu ve otomasyon; telekomünikasyonda ağ optimizasyonu, müşteri kaybı tahmini ve servis kalitesi iyileştirme; enerji sektöründe akıllı şebekeler, enerji tüketim tahmini ve yenilenebilir enerji entegrasyonu; ulaşım ve lojistikte ise rota optimizasyonu, talep tahmini, otonom araçlar ve lojistik planlama için yapay zeka ve veri mühendisliği çözümleri kullanılmaktadır. Bu uygulamalar, işletmelere operasyonel verimlilik, maliyet tasarrufu, gelir artışı ve rekabet avantajı sağlamaktadır.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliğinin Geleceği

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği, dijital dönüşümün temel itici güçlerinden biri olarak önümüzdeki on yılda daha da önem kazanacaktır. Gartner ve IDC gibi araştırma şirketleri, global veri hacminin 2025 yılına kadar 175 zettabayt'a ulaşacağını ve yapay zeka pazarının yıllık %38 büyüme oranıyla 2030'da 1.3 trilyon doları aşacağını öngörmektedir. Otomatikleştirilmiş veri işleme, kendini optimize eden veri sistemleri, federe ve demokratikleştirilmiş veri yönetişimi, kenar (edge) ve sis (fog) bilişim için veri işleme, quantum veri işleme ve yapay genel zeka (AGI) için veri altyapıları geleceğin trendleri arasında yer alacaktır.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği mezunları için iş piyasası, önümüzdeki yıllarda daha da genişleyecektir. McKinsey'nin araştırmasına göre, sadece ABD'de 2030 yılına kadar 250.000 veri mühendisi açığı olacağı tahmin edilmektedir. Türkiye'de de dijital dönüşüm stratejileri ve Ulusal Yapay Zeka Stratejisi kapsamında bu alandaki uzman talebinin artması beklenmektedir. Bu durum, mezunlar için yüksek maaş potansiyeli, kariyer gelişim fırsatları ve iş güvencesi anlamına gelmektedir. Ayrıca, bu alandaki profesyoneller için girişimcilik ve yenilikçi çözümler geliştirme imkanları da artmaktadır.