2026 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Taban Puanları ve Başarı Sıralamaları

Platformdaki kayıtlara göre bölüm 17 üniversitede 26 programla okutuluyor ve bu programların toplam kontenjanı 639 kişi. Programların tamamı SAY puan türüyle öğrenci alıyor. Yani sayısal ağırlıklı bir alan seçmiş olduğunuzda başka bir puan türüyle bu bölüme yerleşme yolu bu kayıtlarda görünmüyor. Kayıtlardaki programlar devlet ve vakıf üniversitelerine dağılıyor ve toplam 12 farklı şehirde yer alıyor. Kıbrıs'taki programlar da bu dağılıma dahil.

Bu sayfada önce bölümün ne iş yaptığını ve müfredatın nasıl kurulduğunu anlatıyoruz. Ardından taban puanların ve başarı sıralamasının nasıl okunması gerektiğini ele alıyoruz. Bölümü okutan üniversiteleri tabloda topluyor, şehir ve fakülte dağılımını yorumluyor, tercih yaparken dikkat edilecek noktaları sıralıyoruz. Yazının sonunda sınav sürecine, geçiş yollarına ve sık sorulan sorulara yer verdik. Sayfanın tamamını okuduktan sonra, tüm bölümlerin yer aldığı tüm üniversiteler sayfasına dönerek farklı alanlarla kıyas yapabilirsiniz.

Bölüm ne iş yapar?

Bölümün odağında bir soru yatar: Bir makineye kural yazmak yerine, örneklerden kuralı kendisinin çıkarmasını nasıl sağlarız? Klasik yazılımda geliştirici her durumu önceden düşünür ve koşulları tek tek kodlar. Makine öğrenmesinde ise elinizde veri ve beklenen sonuçlar vardır. Model, bu ikisi arasındaki ilişkiyi kendi başına öğrenir. Bölüm mezunu, bu sürecin hangi veriyle, hangi yöntemle ve hangi ölçütle yürütüleceğini bilen kişidir.

Mezunun kazandığı yetkinlikler

Programı bitiren bir öğrencinin edinmesi beklenen yetkinlikleri şöyle sıralayabiliriz:

Veriyle çalışma: Ham veriyi toplamak, temizlemek, eksik ve hatalı kayıtları ayıklamak, uygun biçime dönüştürmek.

Model kurma: Sınıflandırma, tahmin, kümeleme ve öneri gibi problemler için uygun algoritmayı seçmek, eğitmek ve ayarlamak.

Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla görüntü, ses ve metin gibi karmaşık verileri işlemek.

Programlama: Prototipten çalışan sisteme geçebilecek düzeyde yazılım geliştirmek, kodu sürdürülebilir kılmak.

Değerlendirme: Modelin doğruluğunu, tutarsızlıklarını ve hatalı çalıştığı durumları ölçmek ve açıklamak.

Etik ve sorumluluk: Verideki yanlılığı fark etmek, kişisel verilerin korunması gibi konularda doğru kararlar almak.

Tipik çalışma alanları

Bu alanda çalışan bir mezun yazılım şirketlerinde, araştırma laboratuvarlarında ve kamu kurumlarının veri birimlerinde görev alabilir. Sağlık alanında tıbbi görüntü analizi, finans dışı alanlarda lojistik planlama ve talep tahmini, sanayide kalite kontrol ve kestirimci bakım, dilbilimle kesişen alanlarda ise konuşma tanıma ve çeviri sistemleri öne çıkar. Oyun, medya ve e-ticaret gibi sektörlerde de kullanıcı davranışını modelleyen ekipler bulunur.

Unvanlar şirketten şirkete değişir. Makine öğrenmesi mühendisi, veri bilimci, yapay zeka araştırmacısı, bilgisayarla görme uzmanı ve doğal dil işleme uzmanı sık karşılaşılan adlardır. Alanın hızlı değiştiğini de akılda tutmak gerekir. Bugün öne çıkan bir yöntem birkaç yıl sonra yerini başkasına bırakabilir. Bu yüzden bölümün asıl kazandırdığı şey belirli bir aracın kullanımı değil, yeni yöntemi hızla öğrenmeyi sağlayan matematiksel ve kuramsal temeldir.

Müfredat ve öğrenim yapısı

Lisans programı genel olarak dört yıllık bir yapıdadır. Müfredat üniversiteden üniversiteye ve fakülteye göre farklılaşır. Aşağıdaki başlıklar, programların çoğunda karşınıza çıkması beklenen ortak ders alanlarının genel bir özetidir. Kesin ders listesi için ilgili üniversitenin program sayfasına bakmanız gerekir.

İlk yıllar: temel oluşturan dersler

Başlangıçta matematik ağırlığı belirgindir. Kalkülüs, doğrusal cebir, olasılık ve istatistik gibi dersler, makine öğrenmesi algoritmalarının neden çalıştığını anlamanın zeminini oluşturur. Bunların yanında programlamaya giriş, veri yapıları ve algoritmalar, ayrık matematik ve bilgisayar organizasyonu gibi temel bilgisayar bilimleri dersleri yer alır. Birinci ve ikinci sınıfta zorlandığını söyleyen öğrenciler çoğu zaman matematik derslerini işaret eder. Lise yıllarında sayısal derslere sağlam çalışmış olmak burada fark yaratır.

Orta yıllar: alanın çekirdeği

Üçüncü yıla yaklaşırken makine öğrenmesine giriş, yapay zekaya giriş, veri madenciliği, veritabanı sistemleri ve optimizasyon gibi dersler öne çıkar. Bu aşamada öğrenci denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi, regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini, aşırı öğrenme gibi kavramları uygulamalı olarak görür. Birçok derste laboratuvar çalışması ve proje ödevi bulunur. Öğrenci bir veri kümesini baştan sona işleyip sonucunu raporlar.

Son yıllar: uzmanlaşma ve bitirme çalışması

Son sınıflarda derin öğrenme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme ve büyük veri sistemleri gibi seçmeli dersler devreye girer. Hangi seçmelilerin sunulduğu, bölümün kadrosuna göre değişir. Bitirme projesi çoğu programda öğrencinin kendi ilgi alanını gösterebildiği bir çalışmadır. Gerçek bir problem seçilir, veri bulunur, model geliştirilir ve sonuçlar bir jüriye sunulur. Mezuniyet sonrası görüşmelerde en çok sorulan şeylerden biri de bu projedir.

Örgün ve ikinci öğretim ayrımı

Platformdaki kayıtlarda öğretim türü olarak örgün öğretim ve KKTC uyruklu öğrencilere ayrılan kontenjan görünüyor. Örgün öğretim, gündüz eğitimi veren klasik yapıdır. İkinci öğretim ise bazı üniversitelerde akşam saatlerinde yürütülen paralel bir programdır. Bu sayfadaki kayıtlarda ikinci öğretim satırı bulunmadığı için bu konuda bir değerlendirme yapmıyoruz. KKTC uyruklu kontenjanı ise yalnızca belirli uyruktaki adaylara açıktır ve ayrı bir taban puanla izlenir. Başvuru koşullarını ÖSYM'nin ve ilgili üniversitenin resmî duyurularından kontrol etmenizi öneririz.

Taban puan ve başarı sıralaması nasıl okunur?

Taban puan, bir programa yerleşen son adayın aldığı puandır. Başarı sıralaması ise aynı noktadaki adayın tüm adaylar içindeki yerini gösterir. İkisi birbirini tamamlar. Puan, sınavın zorluğuna göre dalgalanabilir. Sıralama ise adaylar arasındaki göreceli konumu verdiği için sınavlar arasında daha karşılaştırılabilirdir. Bu yüzden tercih yaparken yalnızca puana değil, mümkünse sıralamaya da bakmak sağlıklı olur.

Puan türü ne anlama geliyor?

Bu bölümün tüm programları SAY puan türünü kullanıyor. SAY puanı, TYT ve AYT'deki matematik, fizik, kimya ve biyoloji ağırlıklı sonuçlardan hesaplanır. Puanın nasıl çıktığını görmek için YKS puan hesaplama sayfasını kullanabilirsiniz. Kendi net sayılarınızı girerek tahmini bir puan elde etmeniz, tablodaki programlarla karşılaştırma yapmanız için iyi bir başlangıçtır.

Sayfadaki verileri nasıl yorumlamalı?

Sayfadaki tabloda yer alan veriler, platformdaki kayıtlardan alınmıştır. Tabloda yer alan taban puanlar yaklaşık 152,99 ile 432,92 arasında değişiyor. Bu genişlik tek başına bir şey söylemez, çünkü aynı üniversitenin birden fazla satırı bulunabiliyor. Örneğin bazı üniversitelerde aynı bölüm adı altında hem 5 hem de 34 kişilik kontenjanlar farklı puanlarla listelenmiş. Satırların neden ayrıldığını anlamak için ilgili üniversitenin program sayfasına gitmeniz gerekir. Hangi satırın hangi koşullar için geçerli olduğunu sayfa üzerinden doğrulayın.

Kayıtlarda başarı sıralaması alanı bu programlar için boş görünüyor. Dolayısıyla bu sayfada sıralama değeri vermiyoruz ve tahmin de yürütmüyoruz. Elinizde yalnızca puan varsa, bunu sıralamaya çevirmek için ÖSYM'nin yayımladığı resmî sonuç belgelerine ve sıralama tablolarına bakmalısınız. Çukurova Üniversitesi'nin KKTC uyruklu satırında da taban puan kaydı yok. Bu durumda puan beklemeyin, resmî kaynaktan teyit edin.

Puanlar yıldan yıla değişebilir

Taban puanlar kalıcı bir eşik değildir. Kontenjan değişikliği, adayların tercih davranışı, sınavın zorluk düzeyi ve bölümün popülaritesi puanı etkiler. Yeni açılan bir programın ilk dönemlerinde puanlar daha oynak olabilir. Yapay zeka gibi gündemde olan bir alanda ilgi hızla artabilir. Bu yüzden tabloyu geçmiş davranışın bir fotoğrafı olarak değerlendirin, gelecek için kesin bir tahmin olarak değil. Tercih listenizi hazırlarken kendi puanınızın üstündeki ve altındaki seçenekleri birlikte düşünmek, listeyi dengeli kılar.

Bölümü okutan üniversiteler

Aşağıdaki tablo, platformdaki kayıtlarda ayrıntısı bulunan program satırlarını gösteriyor. Toplam 26 programın 15 satırı burada yer alıyor. Bu satırlar 8 bağlantılı üniversiteyi ve ayrıca İstanbul Topkapı Üniversitesi'ni kapsıyor. Üniversite adlarına tıklayarak program sayfasına geçebilirsiniz. Tablodaki kontenjan sütunu ilgili satırın kontenjanını, taban puan sütunu kayıttaki puanı gösterir. Puanı kayıtlı olmayan satırlar "kayıt yok" olarak işaretlenmiştir.

ÜniversiteTürŞehirPuan türüÖğretimKontenjanTaban puan

Amasya ÜniversitesiDevletAmasyaSAYÖrgün30309,48 Atatürk ÜniversitesiDevletErzurumSAYÖrgün30299,03 Atatürk ÜniversitesiDevletErzurumSAYKKTC uyruklu2265,91 Beykent ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün5351,21 Beykent ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün34179,20 Bursa Teknik ÜniversitesiDevletBursaSAYÖrgün30405,49 Çukurova ÜniversitesiDevletAdanaSAYÖrgün30362,57 Çukurova ÜniversitesiDevletAdanaSAYKKTC uyruklu2kayıt yok Eskişehir Teknik ÜniversitesiDevletEskişehirSAYÖrgün30432,92 Hitit ÜniversitesiDevletÇorumSAYÖrgün30305,83 İstanbul Rumeli ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün5364,65 İstanbul Rumeli ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün34189,08 İstanbul Rumeli ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün5337,91 İstanbul Rumeli ÜniversitesiVakıfİstanbulSAYÖrgün34152,99 İstanbul Topkapı ÜniversitesiDevletİstanbulSAYÖrgün5355,15

Tabloyu okurken dikkat edilecekler

Tablo üniversiteleri bir sıraya koymaz. Yalnızca kayıtlardaki verileri alfabetik düzende gösterir. Bir satırın puanının yüksek ya da düşük olması, programın kalitesi hakkında hüküm vermez. Puan, o dönemde o programı tercih eden adayların yoğunluğunu ve kontenjanın genişliğini yansıtır. Kontenjanı küçük olan satırlarda, birkaç adayın tercihi bile puanı belirgin biçimde oynatabilir.

Atatürk Üniversitesi ve Çukurova Üniversitesi'nde ayrı birer KKTC uyruklu satırı görüyorsunuz. Bu satırlar yalnızca ilgili uyruktaki adayları ilgilendirir. Örgün öğretim satırlarıyla doğrudan karşılaştırmak yanıltıcı olur. İstanbul Topkapı Üniversitesi'nin kaydı tabloda yer alıyor, ancak bu sayfada ona ait ayrı bir program bağlantısı bulunmuyor. Bilgi için üniversitenin kendi duyurularına başvurmanız gerekir.

Şehir ve fakülte dağılımı

Bölümün Türkiye genelindeki dağılımı dengeli olmaktan çok İstanbul'da toplanmış durumda. Platformdaki kayıtlara göre 26 programdan 9'u İstanbul'daki üniversitelerde yer alıyor. İstanbul'u 2'şer programla Erzurum, Adana, Nevşehir ve Kıbrıs izliyor. Diğer şehirlerde birer program var: Amasya, Bursa, Eskişehir, Çorum, Kayseri, Kocaeli ve Konya.

Şehirlere göre bakış

Doğu ve İç Anadolu'daki seçenekler dikkat çekici. Erzurum'daki iki program, Erzurum üniversitelerinde bulunuyor. Güneydeki iki program ise Adana üniversitelerinde açılmış. İç Anadolu'da Nevşehir, Kayseri ve Konya'da toplam dört program görünüyor. Kuzey bölgesinde ise Amasya ve Çorum öne çıkıyor.

Batı ve Marmara tarafında Bursa, Eskişehir ve Kocaeli birer program sunuyor. Yurt dışı seçeneği arayanlar için Kıbrıs üniversitelerinde iki program bulunuyor. Şehir sayfalarında yalnızca bu bölümü değil, o şehirdeki diğer programları da görebilirsiniz. Bu, bölüm kararı vermeden önce şehri tanımak için yararlı bir yoldur.

Fakülte çeşitliliği

Bölüm farklı fakültelerin çatısı altında açılabiliyor ve bu, müfredatın yönünü etkileyebilir. Kayıtlara göre 26 programın 8'i Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi'nde, 5'i Fen-Edebiyat Fakültesi'nde, 4'ü Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi'nde bulunuyor. Uygulamalı Bilimler Fakültesi (Oltu), Bilgisayar ve Bilişim Teknolojileri Fakültesi ile Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu'nda ikişer program var. İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi ile Uygulamalı Bilimler Fakültesi'nde ise birer program görünüyor.

Fakülte farkı neden önemli? Mühendislik fakültelerindeki programlar çoğunlukla matematik ve yazılım ağırlığını öne çıkarır. Fen-Edebiyat çatısındaki bir program kuramsal ve istatistiksel yönü daha fazla vurgulayabilir. Uygulamalı bilimler fakülteleri ise uygulama ve sektör bağlantısını öne almış olabilir. Bunlar genel eğilimlerdir. Kesin sonuç için her programın ders planını incelemek gerekir.

Tercih yaparken dikkat edilecekler

Taban puanın yanı sıra bakmanız gereken birçok ölçüt var. Aşağıda, kararınızı daha sağlam temellere oturtacak başlıkları sıraladık.

Öğretim türü ve yerleşme koşulları

Önce hangi öğretim türüne başvurduğunuzu netleştirin. Örgün öğretim çoğu aday için varsayılan seçenektir. KKTC uyruklu kontenjanı gibi özel kontenjanlar ise yalnızca belirli koşulları sağlayanlar içindir. Aynı üniversitede aynı bölüm için birden fazla satır görüyorsanız, aralarındaki farkın ne olduğunu program sayfasından öğrenin. Yanlış satıra tercih yapmak, listenizi boşa harcamanıza yol açabilir.

Şehir ve ulaşım

Dört yıl yaşayacağınız şehir, eğitim deneyiminizin parçasıdır. Büyük şehirlerde staj ve iş fırsatları daha çeşitli olabilir. Küçük şehirlerde ise kampüs yaşamı daha yoğun ve sakin geçebilir. Ailenizle aranızdaki mesafe, şehrin ulaşım olanakları, kampüsün şehir merkezine uzaklığı ve konaklama seçenekleri günlük hayatınızı doğrudan etkiler. Bir şehre gitmeden önce üniversitenin kampüs haritasına ve ulaşım bilgisine bakmak, sürprizleri azaltır.

Akademik kadro

Makine öğrenmesi hızlı gelişen bir alan olduğu için kadronun uzmanlığı büyük önem taşır. Bölümde derin öğrenme, bilgisayarla görme ya da doğal dil işleme gibi konularda çalışan öğretim üyeleri var mı? Yayınları ve proje deneyimleri neler? Bunları üniversitenin kendi sayfalarından inceleyebilirsiniz. Yeni açılmış bir programda kadro henüz genişleme sürecinde olabilir. Bu durumda mezunların nereye gittiğini ve öğrencilerin hangi projelerde yer aldığını sormak faydalı olur.

Laboratuvar, staj ve uygulama olanakları

Bu bölümde hesaplama gücü önemlidir. Derin öğrenme modelleri eğitmek için güçlü bilgisayar altyapısına ihtiyaç duyulur. Üniversitenin öğrencilere sunduğu laboratuvar ve hesaplama kaynaklarını sorun. Staj imkânları da önemli bir ayrıntıdır. Zorunlu staj uygulaması var mı, hangi sektörlerle iş birliği yapılıyor, öğrenciler bitirme projelerini şirketlerle birlikte yürütebiliyor mu? Bunların yanıtları, mezuniyet sonrasındaki ilk adımınızı belirleyebilir.

Rehberlik ve topluluk

Akademik danışmanlık, kariyer merkezi ve öğrenci toplulukları, programın size sağlayacağı destek ağını oluşturur. Yapay zeka kulüpleri, yarışma takımları ve açık kaynak projeleri, derslerde öğrendiklerinizi pekiştirmenin güzel yollarıdır. Bir üniversiteyi seçmeden önce bu tür toplulukların etkin olup olmadığına bakın.

Kendi hedefinizle eşleştirme

Son olarak kendinize şu soruyu sorun: Bu bölümden sonra ne yapmak istiyorum? Araştırma ve akademik kariyer hedefliyorsanız lisansüstü eğitime uygun bir altyapı arayın. Doğrudan sektöre girmek istiyorsanız staj ve proje deneyimine odaklanın. Hedefiniz netleştikçe tablodaki satırlar arasında seçim yapmak kolaylaşır.

Sınav süreci ve hazırlık

Bölüme girişin yolu Yükseköğretim Kurumları Sınavı'ndan geçer. Sınav iki aşamalıdır ve SAY puanı bu aşamaların sonuçlarından hesaplanır.

TYT, AYT ve YDT

Temel Yeterlilik Testi, tüm adayların girdiği ilk oturumdur. Türkçe, temel matematik, sosyal bilimler ve fen bilimlerinden sorular içerir. TYT sayfasında sınavın yapısını ve hazırlık önerilerini bulabilirsiniz. İkinci aşama olan Alan Yeterlilik Testi'nde SAY adayları matematik, fizik, kimya ve biyoloji testlerine odaklanır. Ayrıntılar için AYT sayfasına göz atın. Yabancı Dil Testi bu bölüm için puan hesabının merkezinde değildir. Yine de İngilizce, alanın güncel kaynaklarının büyük bölümünün dili olduğundan, YDT hakkındaki bilgilere bakmanız ve dil becerinizi geliştirmeniz yararlı olur.

Hazırlık için pratik öneriler

Matematik ve fizik konularında temel eksiklerinizi erkenden belirleyin ve düzenli deneme çözün.

Hedef puanınızı belirlerken tablodaki verileri bir rehber olarak kullanın, kesin bir eşik olarak değil.

Puanınızı sınav öncesinde ve sonrasında hesaplayarak tercih listenizi gerçekçi biçimde planlayın.

Programlamaya sınavdan önce de başlayabilirsiniz. Temel bir dil öğrenmek, üniversitedeki ilk dönemi kolaylaştırır.

DGS ile geçiş

Ön lisans mezunları, Dikey Geçiş Sınavı yoluyla lisans programlarına geçiş yapabilir. Hangi ön lisans programlarının hangi lisans bölümlerine geçiş hakkı verdiği her dönem değişebilir. Bu yüzden DGS sayfasını inceleyip güncel kılavuzu ÖSYM'nin resmî sitesinden kontrol etmelisiniz. Bu bölüm için geçiş kontenjanı olup olmadığı da yalnızca resmî kaynaklardan öğrenilebilir.

Lisansüstü devam yolları

Bölümü bitirenler araştırma yönlü bir kariyer istiyorsa yüksek lisans ve doktora programlarına devam edebilir. Yapay zeka, veri bilimi, bilgisayar mühendisliği ve istatistik gibi alanlar bu geçiş için uygun seçeneklerdir. Seçenekleri görmek için yüksek lisans programları sayfasını inceleyebilirsiniz. Başvuru koşulları, kabul ölçütleri ve takvim kurumdan kuruma farklılaşır. Her başvuru döneminde ilgili enstitünün duyurularını takip edin.

Sık Sorulan Sorular

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü hangi puan türüyle öğrenci alıyor?

Platformdaki kayıtlara göre bölümün 26 programının tamamı SAY puan türüyle öğrenci alıyor. Bu nedenle sayısal derslere ağırlık veren adaylar için uygun bir bölümdür. Puanınızın nasıl hesaplandığını görmek için YKS puan hesaplama aracını kullanabilirsiniz.

Bölüm kaç üniversitede okutuluyor?

Kayıtlara göre bölüm 17 üniversitede, toplam 26 program olarak yer alıyor. Programların toplam kontenjanı 639 kişidir. Aynı üniversitede birden fazla program satırı bulunabildiği için program sayısı üniversite sayısından fazladır.

Başarı sıralaması bilgisi neden bu sayfada yok?

Bu programlar için kayıtlarda başarı sıralaması değeri bulunmuyor. Biz de elimizde olmayan bir değeri tahmin ederek yazmak istemedik. Sıralama bilgisi için ÖSYM'nin resmî sonuç belgelerine bakmanızı öneririz. Sayfadaki taban puanlar ise tercihiniz için yön gösterici bir veridir.

Taban puanlar değişir mi?

Evet, değişebilir. Taban puan; adayların tercih yoğunluğuna, kontenjana ve sınavın zorluğuna göre dönemler arasında farklılaşır. Bu nedenle sayfadaki puanları kesin bir eşik olarak değil, bir fikir verici veri olarak okuyun. Güncel bilgi için resmî kaynakları kontrol etmek en doğru yoldur.

Bölüm mezunları hangi alanlarda çalışabilir?

Yazılım şirketlerinde, araştırma ve geliştirme birimlerinde, sağlık teknolojilerinde, sanayide ve kamu kurumlarının veri ekiplerinde görev alabilirler. Makine öğrenmesi mühendisi, veri bilimci ve yapay zeka araştırmacısı gibi unvanlar yaygındır. Çalışma alanı, mezunun ilgi duyduğu uzmanlığa ve seçtiği seçmeli derslere göre şekillenir.

KKTC uyruklu kontenjanı ne demek?

Bazı programlarda KKTC uyruklu adaylar için ayrılmış özel bir kontenjan bulunur. Bu satırlar yalnızca ilgili adayları ilgilendirir ve örgün öğretimdeki genel kontenjandan ayrı izlenir. Tabloda Atatürk Üniversitesi ve Çukurova Üniversitesi için ikişer kişilik bu tür satırlar görüyorsunuz. Başvuru koşullarını ilgili üniversiteden ve ÖSYM duyurularından teyit edin.

Bu bölümü bitirenler lisansüstü eğitime devam edebilir mi?

Evet. Mezunlar yüksek lisans ve doktora programlarına başvurabilir. Alan, araştırma ağırlıklı bir kariyer için güçlü bir temel sunar. Başvuru koşulları ve kabul ölçütleri enstitüden enstitüye değiştiği için, ilgilendiğiniz programın resmî duyurularına bakmanız gerekir.

Hangi şehirde okumalıyım?

Bu soruya herkes için geçerli tek bir yanıt vermek mümkün değil. Şehir seçimi; ulaşım, ailenizle mesafe, kampüs yaşamı ve staj olanakları gibi kişisel ölçütlere bağlıdır. İstanbul'da daha fazla program bulunsa da diğer şehirlerdeki programlar da kendi güçlü yönlerini taşır. Şehir sayfalarını inceleyerek ve üniversitelerin tanıtım bilgilerini okuyarak karar vermek yerinde olur.