hangiüni?

Veri bilimi ve yapay zekâ yüksek lisansı: Önkoşullar nasıl okunur?

Data Science ve yapay zekâ master programlarında önceki dersler, matematik, programlama, diploma ve araştırma hedefini karşılaştırın.

Bölüm seçimi · HangiÜni editoryal kontrol listesi · Yayın: 21 Ekim 2026

Kısa cevap

Bir programın veri bilimi veya yapay zekâ adını taşıması her lisans mezununa aynı giriş yolunu sunduğu anlamına gelmez. Önce kendi transkriptinizi programın açık ders ve derece koşullarıyla eşleştirin.

Transkriptinizi ders başlığıyla sınırlamayın

Program gerekli konu veya kredi kapsamını açıklıyorsa lisans derslerinizin içeriklerini ve kredilerini ayrı listeleyin. Benzer adlı derslerin aynı içeriğe sahip olduğunu varsaymayın. Kendi kredi yorumunuzu üniversitenin resmî denklik kararı gibi sunmayın.

İş deneyimini akademik önkoşul yerine koymayın

Programlama veya veri analizi deneyiminizi dosyanızda gösterebilirsiniz; bunun eksik akademik dersi karşılayıp karşılamadığı ise programın açık koşuluna bağlıdır. Kaynak bir alternatif tanımlamıyorsa deneyimin otomatik ikame olduğunu varsaymayın.

Ders, proje ve araştırma yönünü ayırın

Programın zorunlu derslerini, proje veya tez yapısını ve uzmanlaşma alanlarını inceleyin. Hedefiniz araştırmaysa ilgili programın bu yönde hangi bileşenleri sunduğunu bulun. Bir kurumun araştırma itibarı kişisel danışman veya proje kabulünü garanti etmez.

Diploma ve dil belgeleri için ayrı eksik listesi çıkarın

Not ortalaması, diploma alanı, ders kapsamı ve dil belgesi farklı kontrol başlıklarıdır. Tek bir eşik sağlandığında diğerlerini tamamlanmış saymayın. Kaynağın başvuru öncesinde mi yoksa kayıt aşamasında mı belge istediğini takvimde belirtin.

  • Lisans derecesi ve ders kapsamı
  • Gerekli belgeler ve gerekiyorsa ders açıklamaları
  • Dil puanı ve geçerlilik koşulu
  • Başvuru, belge tamamlama ve kayıt tarihleri

Bu konuyu kaynaklı program kayıtlarında araştırın

Örnekler konuya uygun araştırma kayıtlarıdır; kalite veya tercih sıralaması değildir. Koşullar program ve dönem bazında değişir. Tablodaki durumlar 2027 Güz için kaynak kapsamını gösterir; kişisel kabul sonucu değildir.

Program bazında teyit durumu; ayrıntılı kaynaklar program sayfasındadır
ProgramTürkiye diplomasıDil koşuluÖğrenim ücreti
RWTH Aachen University — Data Science MScBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekli
Technical University of Munich — Data Engineering and Analytics MScBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekli
RWTH Aachen University — Computer Science MScBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekliBilinmiyor / teyit gerekli
University of Twente — Computer Science MScGenel veya koşullu referans

Kontrol tarihindeki koşullar; 2027 çağrısı ayrıca teyit edilmeli · Kontrol: 2026-10-08

İlgili kaynağı aç ↗		2027 Güz kapsamı doğrulanmış

2027–28; Intake September 2027 and onwards; uluslararası diploma · Kontrol: 2026-10-15

İlgili kaynağı aç ↗		2027 Güz kapsamı doğrulanmış

2027–28; Computer Science yüksek lisans · Kontrol: 2026-10-14

İlgili kaynağı aç ↗

Sık sorulan sorular

Farklı bölüm mezunu olarak veri bilimine başvurabilir miyim?

Yanıt programa ve akademik geçmişinize bağlıdır. Kaynağın diploma alanı ve ders koşulları üzerinden değerlendirilmelidir.

İş deneyimi eksik matematik derslerini otomatik karşılar mı?

Böyle bir ikame yalnız ilgili program açıkça tanımlıyorsa değerlendirilebilir.

Koşulları nereden doğrulayabilirsiniz?

Bu rehber bir kontrol yöntemidir; ülkeye veya programa özgü kabul, ücret ya da vize kuralı belirlemez. İlgili üniversitenin program, uluslararası kabul ve ücret sayfalarını esas alın. HangiÜni program sayfalarında her bulgunun kaynağı, akademik yılı ve açık kalan koşulları birlikte gösterilir.

Kaynaklı programlarda araştırın →

Kişisel maliyet senaryosu oluşturun →

Yöntem ve güncellik

HangiÜni editoryal önerisi, resmî kural veya kişisel kabul sonucu değildir. Rehberin yayın tarihi, bağlı kaynakların o gün yeniden doğrulandığı anlamına gelmez. Başvuru kararında program kaynağının kontrol tarihini, aday grubunu ve hedef yılını inceleyin.

Kaynak politikamızı inceleyin →

İlgili rehberler