Veri Bilimi ve Analitiği

Ne öğrenilir?

• İstatistik, olasılık ve doğrusal cebir
• Python/R ile programlama
• Veri tabanı ve SQL, büyük veri sistemleri
• Makine öğrenmesi ve makine öğrenmesi modelleri
• Veri görselleştirme ve raporlama
• Yapay zeka ve derin öğrenmeye giriş

Mezun ne iş yapar?

• Ham veriyi temizler, düzenler, analiz edilebilir hale getirir
• Modeller kurar, test eder, sonuçlarını yorumlar
• Bulguları grafik ve raporla ekip veya yöneticiye anlatır
• Var olan sistemlerin verimini veri üzerinden ölçer
• Sürekli yeni kütüphane ve araç öğrenir, teknoloji hızlı değişir

Yaygın unvanlar

• Veri Analisti
• Veri Bilimci
• Makine Öğrenmesi Mühendisi
• İş Zekası (BI) Uzmanı
• Veri Mühendisi
• İstatistikçi
• Araştırma Analisti
• Kantitatif Analist

Kamuda olanaklar

Kamuda doğrudan "veri bilimci" kadrosu azdır. KPSS A grubu ile TÜİK, bakanlıklar, bankacılık düzenleyici kurumları gibi yerlerde istatistikçi/analist kadrolarına girilebilir. Kurumların dijital dönüşüm birimlerinde de fırsat oluşabilir.

Özel sektörde olanaklar

Bankacılık, e-ticaret, teknoloji şirketleri, telekom, sigorta ve danışmanlık firmalarının veri/analitik departmanlarında çalışılır. Ürün geliştirme ve pazarlama ekipleriyle de sık ortak çalışılır.

Serbest çalışma

Freelance veri analizi ve danışmanlık mümkündür. Kendi ürününü (uygulama, model, dashboard) satan girişimciler de var. Bu yol düzenli gelir garantisi vermez, portföy ve referans gerektirir.

Kimin için uygun?

• Matematik ve mantıksal düşünmeden keyif alan
• Sabırla kod yazıp hata ayıklayabilen
• Sayılarla hikaye kurmayı seven
• Sürekli yeni araç öğrenmeye istekli

Kim zorlanabilir?

• Matematik ve istatistikten uzak duran
• Uzun süre ekran başında detaylı çalışmaktan sıkılan
• Belirsizlik ve sürekli değişen teknolojiye tahammülsüz olan

Akademik kariyer

İstatistik, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği veya yapay zeka alanlarında yüksek lisans/doktora yapılabilir. Akademik kariyer, araştırma ve üniversitede öğretim üyeliği için gereklidir.