Yapay Zeka ile Bilimsel Veri Analizi Eğitimi

Eğitim Hakkında Genel Bilgi Yüksek lisans öğrencilerine yönelik bir eğitimdir. Bu eğitimin amacı öğrencilerin TEZ ve makale literatürü araştırması, neden- sonuç ilişkisi kurup değişken belirleme, model oluşturma, hipotezlerin oluşturulması, araştırma tekniğinin belirlenmesi, makalenin ana yapısını oluşturma, örneklem büyüklüğü belirleme, ölçek …

Eğitmen

FutureX

Kategoriler

Araştırma, Ekonomi, Hukuk, Yapay Zeka

İnceleme

Genel Bilgi

Eğitim Hakkında Genel Bilgi

Yüksek lisans öğrencilerine yönelik bir eğitimdir. Bu eğitimin amacı öğrencilerin TEZ ve makale literatürü araştırması, neden- sonuç ilişkisi kurup değişken belirleme, model oluşturma, hipotezlerin oluşturulması, araştırma tekniğinin belirlenmesi, makalenin ana yapısını oluşturma, örneklem büyüklüğü belirleme, ölçek oluşturma veri toplama, veri analizi, verilerin raporlama, yorumlanma ve kaynakça oluşturulabilecek yetkinliğe ulaştırılmadır.

Bu eğitim kimler için?

Yüksek lisans, doktora, tez öğrencileri, akademik/idari personel, AR‑GE ve politika analizi ekipleri.

Program Kazanımı

Katılımcıların TEZ ve makale çalışmalarındaki süreçlerin özellikle analizlerin bireysel olarak tamamlayacak yetkinlik kazanması.

Eğitmen Bilgileri

Dr. Yavuz TORAMAN – Öğretim Görevlisi

Eğitim boyunca tüm dersler yüz yüze işlenecektir.

BU EĞİTİMDE İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİLERİ %50 İNDİRİM HAKKINA SAHİPTİR.

Eğitim içerisinde referans olarak da kullanılacak olan “Veri analizinde yapay zeka kullanımı: PLS-SEM analizinde ChatGPT ve SmartPLS çıktılarının karşılaştırılması” çalışmasına butona tıklayarak ulaşabilirsiniz.

📄 PDF İçin Tıklayınız

Eğitim Başlangıç Tarihi : 7 Ocak 2026

Son Başvuru Tarihi : 31 Aralık 2025

Eğitime Başvur

Ders İçeriği

9 Bölüm
11 Ders içeriği
18 Saat

Tüm detayları açTüm detayları kapat

Araştırmaya Giriş
1
- 1.1
  1.Sosyal bilimlerde bilimsel araştırmalar nasıl yapılır ?
Teori
1
- 2.1
  Yapısal Eşitlik Modellemesinin (YEM) temel mantığı,
Metodoloji
1
- 3.1
  Model kurma, değişken türleri ve hipotezlerin belirlenmesi
Anket Uygulaması
1
- 4.1
  Ölçek uyarlama ve veri toplama süreçlerinde dikkat edilmesi gereken hususlar
Analize Hazırlık
1
- 5.1
  Toplanan verilerin temizlenmesi, Komutların (Prompt) belirlenmesi ve Yapay Zekâ ile uygulamalı olarak analizlerin gerçekleştirilmesi
Güvenilirlik ve Geçerlilik Analizleri
2
- 6.1
  Faktör yükleri, Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, AVE
- 6.2
  Korelasyon Analizleri (Fornell-Larcker, HTMT kriteri)
Hipotez Testi
1
- 7.1
  Hipotezlerin test edilmesi, yol katsayıları, t-istatistikleri, p-değerleri, R² değerleri
YÖK Rehber
1
- 8.1
  Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehberine göre yapay zekanın veri analizinde doğru kullanılması.
Sonuç
2
- 9.1
  YEM sonuçlarının, tablo ve şekillerin biçimlendirilmesi
- 9.2
  YEM sonuçlarının yorumlanması

yapayzekabilimseltürkçee

₺10,000.00

Eğitim Detayları

Ders İçeriği 11
Sınav 0
Eğitim Süresi 18 Saat
Eğitim seviyesi Başlangıç Seviyesi
Eğitim Dili Türkçe
Kontenjan 12
Sertifikasyon Evet