İstatistik biliminin uygulamalarını genişletmeyi hedef alan veri bilimi kavramı, 2000’li yılların başından itibaren büyük bir hızla tanılırlık kazanarak, son yıllarda yüzyılın en çok gereksinim duyulacak meslek kolu konumuna erişmeyi başarmıştır.

Veri, henüz yeterince anlaşılamamış mekanizmaların açıklığa kavuşturulmasında veya eğilim analizinde önemli bir enstrüman görevi görmektedir. Özellikle sosyal bilimlerde nesneler/kavramlar arası ilişkilerin ve etkileşimlerin ortaya çıkarılmasında; doğa bilimlerinde deney sonuçları şeklini alarak hipotez oluşturulmasında; endüstri/finans/pazarlama sektörlerinde risk hesabında, geleceğe dair öngörü oluşturulmasında, izlenilen politikalar sonucu ortaya çıkan sonuçların ölçülmesi ile sebep-sonuç ilişkileri içerisinde mekanizmaların anlaşılmasında güçlü bir deney tasarımı ile birlikte en temel etmendir.

Verinin öneminin anlaşılması ile birlikte iş planlama, politika oluşturma, öngörü gerçekleştirme, var olan durumu anlama ve açıklama amaçlarıyla veri toplayıcılığı birçok sektör için vazgeçilemez bir kaynak sunmaktadır. Var olan kaynağın en etkin şekilde kullanılması ise istatistiksel ve matematiksel yöntemlerin zenginliğine ve çıkarım yapma gücüne bağlıdır.  Çözülmek istenilen problemin çözümüne götürecek deneyin tasarlanması, veri kaynağının belirlenerek verinin oluşturulması ve istatistiksel metotlarla modelin parametrelerinin hesaplanması, bahsi geçen modelin uygunluğuna dair hesapların yapılabilmesi, verinin büyüklüğüne bağlı olarak veriyi derleme ve hesaplama aşamalarında bilgisayarların kullanımını zorunlu kılmaktadır. Bu sebeplerle veri analizi alanı istatistiki bilimlerle, bilgisayar bilimlerinin somut problemleri çözmek üzere harmanlamasını gerektirir.

Veri bilimi, alanındaki gelişmeleri verinin erişimine ve sentezine dair teknik olanakların giderek artıyor ve yaygınlaşıyor olmasına borçludur. Hesap kapasitesi günden güne gelişen bilgisayarlar sayesinde kişisel bilgisayarlarla dahi “büyük” sayılabilecek veri kümeleri üzerinde her türlü istatistiksel metotları uygulamak mümkün olmaktadır. Böylece istatistiksel yöntemlerin farklı konulardaki uygulamaları yaygınlaşmakta ve birçok farklı alanda yenilikçi yöntemlerle gerçek hayat problemlerinin çözülmesini mümkün olmaktadır. Ayrıca var olan ve üretilmekte olan bilginin muazzam büyüklüğü istatistiksel analiz, depolama veya görselleştirme tekniklerinin tekrar gözden geçirilerek çağın gereksinimlerine uyumlu hale getirilmesini öngörmektedir.

Yeni olmakla beraber, gelişmiş ülkelerde yaygın bir şekilde kullanılan veri bilimi ülkemizde de firmaların ve kamu kuruluşlarının etkinliklerini çok büyük oranlarda arttıracak imkânlar sunmaya hazırdır. Veri kaynaklı bilginin iş planına dahil edilerek verimi ve etkinliği arttıracağı tartışılmaz bir gerçektir. Bunu gerçekleştirecek insan kaynağının yetiştirilmesi ise çok büyük önem ve aciliyet taşımaktadır. 

TED Üniversitesi Uygulamalı Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı  :

1)    İstatistiksel kavramlara ve yöntemlere, özellikle kısmen yeni, ancak birçok etkili uygulaması olan makine öğrenmesi algoritmalarına hâkim

2)    Veriye uygun modelleme, model seçimi ve istatistiki uygulamalarının çıktılarını yorumlama gücüne sahip

3)    Deney tasarımı, veri toplama hattı (data pipeline) oluşturulması (automated systems for collection of data and forming databases) elde edilen verinin analizi ve görselleştirilmesi konularında bilgi ve beceri sahibi

4)    Matematiksel ve istatistiksel problemleri çözmeye yardımcı yazılımların (Pyton, R, Stata) ve paketlerin (pandas, imsls…) kullanımında yetkin

5)    Veri ve probleme bağlı olarak yaygın data analizi yöntemlerinin kişileştirilmesini ve adaptasyonunu yapabilir

6)    Var olan veri kaynaklarından veri çekebilen (data mining) ve veri tabanlarını (Mysql, vb…) oluşturabilir

7)    Büyük veri üzerinde yapılacak işlemleri mümkün kılacak map-reduce ve paralel hesaplama yöntemleri bilen ve ilgili yazılımları (spark, hadoop) kullanarak uygulama yapabilir

8)    Verinin erişim ve toplanmasından analizine kadar bütün aşamalardaki işlemleri yapabilme yeteneğine sahip 

uygulamacı ve araştırmacılar yetiştirmeyi hedeflemektedir.

Disiplinler arası karakteri nedeniyle program dersleri, Matematik, İstatistik, Bilgisayar Mühendisliği İşletme, Endüstri Mühendisliği ve Ekonomi bölümlerince ortaklaşa yürütülmektedir.

Temel zorunlu derslerle beraber sunulan zengin seçmeli ders havuzu, katılımcılara ilgi ve seçimleri doğrultusunda alternatif uzmanlık konularından odak alanı seçmeleri olanağı tanımaktadır.

Program İngilizce olarak yürütülmektedir.