Teşekkür ederim çok faydalı olmuş, oysa ki veri analistinin bir günü nasil geçer gibi videolarla sabah kaçta kalkıp bilmem hangi kahveden içmek gibi yaşamlarını paylaşan artistlere vakit harcamak yerine böyle direkt işin özünü anlatan insanları takdir etmek gerek
Merhaba, cok bilgilendirici bir video olmus sahsim adina cok sey ogrendigimi belirtmek istedim :) veri analisti portfoliosunu hazirlarken hangi projeleri yaptiniz ve bu projelerin datalarina nereden ulastiniz? Bu konuda bir tips hack varsa ogrenebilirsem cok sevinirim😍 belki proje olusturma icin de bir video cekebilirsiniz ileride. Eminim cok faydali olur
Merve merhaba, çok güzel detaylı anlatmışsın. Benim daha farklı bir sorum olacaktı. Uluslararası ilişkiler yüksek lisans mezunuyum, 2,5 sene tedarik zinciri ve ön muhasebe tecrübem var. Üniversitede 1. sınıf matematiği dışında ders almadım ama matematiğim iyidir. Alan değiştirmek istiyorum, Kanada'da bir okula başvuru yaptım "Veri Analizi" için. 1 2 aydır veri analizi ve veri bilimi videoları izliyorum. Anladığım kadarıyla veri bilimi çok daha kapsamlı fakat veri bilimi için çok ciddi istatistik ve programlama bilgisi gerekiyor ve çalışmaya başlamak için uzun bir yol var. Sen ikisi arasında bir yorum yapabilir misin avantaj dezavantaj olarak? İyi seviyede Excel, basit düzeyde SQL, Python ve Tableau biliyorum. Kendimi geliştirmek için bu programları iyi seviyede öğrenmem yeterli mi ya da sence hangi programları da öğrenmeliyim? Teşekkür ederim şimdiden.
Merhaba Mine, yorumun icin tesekkur ederim. Veri analisti ve veri bilimcisi icin, mezuniyet durumu ile ilgili kesin kati kurallar olmasa da genelleme yapacak olursak veri analistinin matematik, istatistik, bilgisayar muhendisligi veya bu dersleri iceren egitim gordugu bir bolumden mezun olmasi ve/veya egitimlerine katilmasi beklenirken veri bilimcinin cogunlukla veri bilimi, matematik, istatistik gibi bolumlerde yuksek lisans yapmis olmasi bekleniyor. Karsilastirma yapmaya calisacak olursam; Bir veri analisti veriyi toplamak, temizlemek ve analiz etmek ile sorumludur temel olarak. Bunlari gelistirmek, farkli teknikler kullanmak, analizlerin gorsellestirilmesi ve sunulmasi gibi detaylandirmalar olur. Bu mevcut veri ile raporlarda ileriye donuk hesaplamalarla tahminlemeler yapilabilir, cogunlukla da ad-hoc yapilir, buna yonelik analizler olusturulur. Genelde yeteneklerinin SQL, Python, R, SPSS, veri gorsellestirmesi uzerine de Tableau, PowerBI vb olmasi beklenir. Ayni baglamdaki bir cok tool buna dahil edilebilir ve bu liste uzar gider. Bu noktada gozunun korkmasina gerek yok cunku uygulamalar sirketten sirkete farklilik gosterebilir, ama benzerlerini bildigin icin calisma prensipleri aynidir, adaptasyon ve ogrenme hizin yuksek olur. Veri analisti bu yeteneklerini kullanarak veriyi analiz eder, trend ve patternleri saptar. Bu sayede urun, bolum ,sirket, ulke bazinda yapilan analiz konusu her ne ise ona gore tavsiye ve karar mekanizmasi olusturulur. Yonetimler bu sonuclara bakarak sinyaller alir, gerekli durumlarda da erken pozisyon almasini saglar. Bir veri bilimcisi ise istatistik ve machine learning tekniklerini kullanarak yeni veri ve ongoruler uretmek ile sorumludur. Daha cok problemi cozmek adina isler yapilir. Yeteneklerinde machine learning(ML), deep learning(DL), natural language processing(NLP) olmasi beklenir. Bunlari yapabilmek icin ileri seviye istatistik ve matematik bilgisi devreye girer. Sinir aglari vb konularda da bilgisinin olmasi gerekir. Veri bilimci yeni urunler gelistirmek, musteri hizmetlerinin gelistirilmesi, is sureci optimizasyonlari vb sorumluluklara sahiptir. Sirketlerin calisma prensibi ve ihtiyacina gore bazi sirketlerde hem veri analistleri hem de veri bilimcileri bulunur, kimisinde ise sadece veri analisti veya sadece veri bilimci calisabilir. Şirketlerin veri analisti ve veri bilimcisi istihdam etme ihtiyacı veri miktarı, verilerin karmaşıklığı, iş hedefleri gibi faktörlere bağlı oluyor. Şirketin sahip olduğu veri miktarı arttıkça, bu verileri analiz etmek ve anlamlı görüler elde etmek için daha fazla uzmanlığa ihtiyaç duyulur.Veriler karmaşıksa, bu verileri analiz etmek için daha ileri düzeyde analitik ve ML becerilerine ihtiyaç duyulur. Veri odaklı hedefleri varsa, bu hedeflere ulaşmak için veri analistleri ve veri bilimcilerinden yararlanmak isteyebilir. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, satış verilerini analiz etmek için veri analistlerine ihtiyaç duyabilirken, bir teknoloji şirketi, yeni ürünler geliştirmek için veri bilimcilerine ihtiyaç duyabilir. Kendini geliştirmek için bu programları iyi seviyede öğrenmen yeterli mi ya da hangi programları da öğrenmelisin? Excel’i iyi kullanabilmen guzel bir avantajin bence. Excel'i severim, cok da faydali buluyorum. Bunun yaninda SQL ve Python’i biraz daha gelistirmeni oneririm. ‘Veri Analistleri icin’ diye aratmalar yaparsan bir cok kaynak cikacaktir, ornekler uzerinden ilerlersen daha hizli sonuc alabilirsin. Tableau bilmen de guzel, PowerBI daha yaygin avrupa ulkelerinde ama cok da fark etmez. Acikcasi gorsellestirme tool’lari en iyi calisirken ogreniliyor, o yuzden biraz alt yapi bilgisi edinip bir kac ornek projede uygulanabilirligini denersen pratik anlamda iyi olur. Daha sonra veri tabani ile calisacagin icin ustune koyman gereken seyler olacaktir ama suan SQL ve Python odakli ilerlemen yeterli olabilir. Kanada’da baslayacagin egitimde zaten kapsamli bir sekilde analiz asamalarini ve dilleri ogrenirsin diye tahmin ediyorum. Bana fikrimi sorarsan en iyi gelisim sekli pratik yapmak. Ornek proje yapmayi dusunursen, ucretsiz veri setleri icin cektigim videoya bakabilirsin. Umarim sorularina cevap olmustur. Projelerin ve gelisimin ile ilgili yorumlarini bekliyorum, bol sans!
Abla bende iktisat okuyacagim veri analisti olmak istiyorum iktisat diplomasiyla sadece finans sektöründe mi veri analisti olabilirim yoksa IT alanında da (mesela yazılım) veri analisti olabilir miyim cevaplarsanız sevinirim
Her sektörde veri analisti olabilirsin, çalışacağın konu ve teknikler değişiyor sadece sektör değişikliğinde. Kendini ona göre hazırlaman önemli. Bir sektörde başlayıp ileride de değiştirebilirsin
Direkt bildiğim bir kurs yok şuan ama online eğitimin faydalı olduğunu düşünüyorum. Coursera gibi platformlarda derse başlamadan önce içeriğini ve ön izlemesini kontrol ederek seçim yapmanızı öneririm
Çok faydalı bir video , ellerinize sağlık
Teşekkür ederim çok faydalı olmuş, oysa ki veri analistinin bir günü nasil geçer gibi videolarla sabah kaçta kalkıp bilmem hangi kahveden içmek gibi yaşamlarını paylaşan artistlere vakit harcamak yerine böyle direkt işin özünü anlatan insanları takdir etmek gerek
Çok faydalı bir video olmuş teşekkür ederiz 🙏 ❤ Hollanda’yla ilgili videolarınızı bekliyoruuzzzz 🌸
Çok faydalı bir video çok tatlısın 😍😍😍
Çok başarılı ve bilgilendirici bir çekim olmuş👏
Çok güzel ve başarılı bir video ellerine sağlık❤
Çok başarılı ve mükemmel bir insan♥️
🥹♥️♥️
ya çok güzel anlatmışsınıııız
net canlı yayın kıvamında dinledim. özellikle birşeylerle uğraşırken dinlemek fokusu artırdı.
taş boyamak çok rahatlatıcı gözüküyor ben izlerken keyif aldım sanki hayatta hiçbir derdim yokmuş ve tek amacım o taşı boyamakmış gibi hisettiyor
Merhaba, cok bilgilendirici bir video olmus sahsim adina cok sey ogrendigimi belirtmek istedim :) veri analisti portfoliosunu hazirlarken hangi projeleri yaptiniz ve bu projelerin datalarina nereden ulastiniz? Bu konuda bir tips hack varsa ogrenebilirsem cok sevinirim😍 belki proje olusturma icin de bir video cekebilirsiniz ileride. Eminim cok faydali olur
Merhaba, begenmenize sevindim ☺️ Bu konuda bir video ya da post hazirlamaya calisacagim musait bir zamanda
Merve merhaba, çok güzel detaylı anlatmışsın. Benim daha farklı bir sorum olacaktı. Uluslararası ilişkiler yüksek lisans mezunuyum, 2,5 sene tedarik zinciri ve ön muhasebe tecrübem var. Üniversitede 1. sınıf matematiği dışında ders almadım ama matematiğim iyidir. Alan değiştirmek istiyorum, Kanada'da bir okula başvuru yaptım "Veri Analizi" için. 1 2 aydır veri analizi ve veri bilimi videoları izliyorum. Anladığım kadarıyla veri bilimi çok daha kapsamlı fakat veri bilimi için çok ciddi istatistik ve programlama bilgisi gerekiyor ve çalışmaya başlamak için uzun bir yol var. Sen ikisi arasında bir yorum yapabilir misin avantaj dezavantaj olarak? İyi seviyede Excel, basit düzeyde SQL, Python ve Tableau biliyorum. Kendimi geliştirmek için bu programları iyi seviyede öğrenmem yeterli mi ya da sence hangi programları da öğrenmeliyim? Teşekkür ederim şimdiden.
Merhaba Mine, yorumun icin tesekkur ederim. Veri analisti ve veri bilimcisi icin, mezuniyet durumu ile ilgili kesin kati kurallar olmasa da genelleme yapacak olursak veri analistinin matematik, istatistik, bilgisayar muhendisligi veya bu dersleri iceren egitim gordugu bir bolumden mezun olmasi ve/veya egitimlerine katilmasi beklenirken veri bilimcinin cogunlukla veri bilimi, matematik, istatistik gibi bolumlerde yuksek lisans yapmis olmasi bekleniyor.
Karsilastirma yapmaya calisacak olursam;
Bir veri analisti veriyi toplamak, temizlemek ve analiz etmek ile sorumludur temel olarak. Bunlari gelistirmek, farkli teknikler kullanmak, analizlerin gorsellestirilmesi ve sunulmasi gibi detaylandirmalar olur. Bu mevcut veri ile raporlarda ileriye donuk hesaplamalarla tahminlemeler yapilabilir, cogunlukla da ad-hoc yapilir, buna yonelik analizler olusturulur. Genelde yeteneklerinin SQL, Python, R, SPSS, veri gorsellestirmesi uzerine de Tableau, PowerBI vb olmasi beklenir. Ayni baglamdaki bir cok tool buna dahil edilebilir ve bu liste uzar gider. Bu noktada gozunun korkmasina gerek yok cunku uygulamalar sirketten sirkete farklilik gosterebilir, ama benzerlerini bildigin icin calisma prensipleri aynidir, adaptasyon ve ogrenme hizin yuksek olur. Veri analisti bu yeteneklerini kullanarak veriyi analiz eder, trend ve patternleri saptar. Bu sayede urun, bolum ,sirket, ulke bazinda yapilan analiz konusu her ne ise ona gore tavsiye ve karar mekanizmasi olusturulur. Yonetimler bu sonuclara bakarak sinyaller alir, gerekli durumlarda da erken pozisyon almasini saglar. Bir veri bilimcisi ise istatistik ve machine learning tekniklerini kullanarak yeni veri ve ongoruler uretmek ile sorumludur. Daha cok problemi cozmek adina isler yapilir. Yeteneklerinde machine learning(ML), deep learning(DL), natural language processing(NLP) olmasi beklenir. Bunlari yapabilmek icin ileri seviye istatistik ve matematik bilgisi devreye girer. Sinir aglari vb konularda da bilgisinin olmasi gerekir. Veri bilimci yeni urunler gelistirmek, musteri hizmetlerinin gelistirilmesi, is sureci optimizasyonlari vb sorumluluklara sahiptir.
Sirketlerin calisma prensibi ve ihtiyacina gore bazi sirketlerde hem veri analistleri hem de veri bilimcileri bulunur, kimisinde ise sadece veri analisti veya sadece veri bilimci calisabilir.
Şirketlerin veri analisti ve veri bilimcisi istihdam etme ihtiyacı veri miktarı, verilerin karmaşıklığı, iş hedefleri gibi faktörlere bağlı oluyor. Şirketin sahip olduğu veri miktarı arttıkça, bu verileri analiz etmek ve anlamlı görüler elde etmek için daha fazla uzmanlığa ihtiyaç duyulur.Veriler karmaşıksa, bu verileri analiz etmek için daha ileri düzeyde analitik ve ML becerilerine ihtiyaç duyulur. Veri odaklı hedefleri varsa, bu hedeflere ulaşmak için veri analistleri ve veri bilimcilerinden yararlanmak isteyebilir. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, satış verilerini analiz etmek için veri analistlerine ihtiyaç duyabilirken, bir teknoloji şirketi, yeni ürünler geliştirmek için veri bilimcilerine ihtiyaç duyabilir.
Kendini geliştirmek için bu programları iyi seviyede öğrenmen yeterli mi ya da hangi programları da öğrenmelisin?
Excel’i iyi kullanabilmen guzel bir avantajin bence. Excel'i severim, cok da faydali buluyorum. Bunun yaninda SQL ve Python’i biraz daha gelistirmeni oneririm. ‘Veri Analistleri icin’ diye aratmalar yaparsan bir cok kaynak cikacaktir, ornekler uzerinden ilerlersen daha hizli sonuc alabilirsin. Tableau bilmen de guzel, PowerBI daha yaygin avrupa ulkelerinde ama cok da fark etmez. Acikcasi gorsellestirme tool’lari en iyi calisirken ogreniliyor, o yuzden biraz alt yapi bilgisi edinip bir kac ornek projede uygulanabilirligini denersen pratik anlamda iyi olur. Daha sonra veri tabani ile calisacagin icin ustune koyman gereken seyler olacaktir ama suan SQL ve Python odakli ilerlemen yeterli olabilir.
Kanada’da baslayacagin egitimde zaten kapsamli bir sekilde analiz asamalarini ve dilleri ogrenirsin diye tahmin ediyorum. Bana fikrimi sorarsan en iyi gelisim sekli pratik yapmak. Ornek proje yapmayi dusunursen, ucretsiz veri setleri icin cektigim videoya bakabilirsin. Umarim sorularina cevap olmustur. Projelerin ve gelisimin ile ilgili yorumlarini bekliyorum, bol sans!
@@merveyalcinkaya çok detaylı anlatmışsın, aklımdaki tüm sorulara cevap vetmişsin teşekkür ederim, mutlaka inceleyeceğim.
Abla bende iktisat okuyacagim veri analisti olmak istiyorum iktisat diplomasiyla sadece finans sektöründe mi veri analisti olabilirim yoksa IT alanında da (mesela yazılım) veri analisti olabilir miyim cevaplarsanız sevinirim
Her sektörde veri analisti olabilirsin, çalışacağın konu ve teknikler değişiyor sadece sektör değişikliğinde. Kendini ona göre hazırlaman önemli. Bir sektörde başlayıp ileride de değiştirebilirsin
İngilizcem b1 seviyesinde. Data anlistliği için yeterli mi sizce?
evet, yeterli bir seviye bence. pratik yaptıkça daha da ilerler zaten zamanla
Online olarak Coursera'nın kursları hakkında bilginiz var mı acaba?
Direkt bildiğim bir kurs yok şuan ama online eğitimin faydalı olduğunu düşünüyorum. Coursera gibi platformlarda derse başlamadan önce içeriğini ve ön izlemesini kontrol ederek seçim yapmanızı öneririm
@@merveyalcinkaya teşekkür ederim 👍
Muhasebe lisans okuyorum açıktan da yönetim bilişim sistemleri okumak istiyorum sizce tr de is analisti olarak çalışabilir miyim?
Eğer kendinizi analiz konusunda ve dillerde geliştirirseniz(sertifikalarla, projelerle desteklerseniz) çalışabilirsiniz