Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü
QS Dünya Üniversite Sıralamaları'nda veri bilimi alanındaki başarısı, disiplinlerarası araştırma grupları ve uluslararası akademik iş birlikleri ile Türkiye'nin en seçkin araştırma merkezlerinden biridir.
- Disiplinlerarası yüksek lisans ve doktora programları
- Uluslararası akademik iş birlikleri
- Nitelikli araştırma projeleri

Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (97) ve görsel kararlılık (81); görece geliştirilebilir alanları estetik (41) ve etkileşim tasarımı (45).
Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü, Makine Öğrenmesi Araştırma alanında bir web sitesi. 1st.com.tr ölçüm motorunda 65/100 puan aldı ve "Orta" düzeyinde yer alıyor. Puan tek bir ölçüme değil; renk, tipografi, erişilebilirlik ve teknik performans ölçümlerinin toplamına dayanıyor. Sitenin güçlü yönleri ve geliştirilebilecek alanları bu sayfadaki raporda ayrı ayrı listeleniyor.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Makine Öğrenmesi Araştırma
Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü bu kategoride 20 puan üzerinde (sektör ortalaması 45/100). En iyi %21 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler


Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.