Veri Analisti Kimdir, Nasıl Olunur?

Sosyal medyada karşına çıkan reklamların seni nasıl “nokta atışı” yakaladığını ya da bir şirketin neden yeni bir ülkeye açılmaya karar verdiğini hiç düşündün mü? Bugün bu kararların neredeyse hepsi bizi veriye götürüyor.

Tabii ki de veri tek başına bir anlam ifade etmiyor. Eğer ki verileri okumaz, yorumlayamaz veya hikayesini çıkaramazsak bir işe yaramaz. Makine öğrenimi ve yapay zeka bile doğru yönlendirilmezse sadece karmaşık araçlar olarak kalır. 

İşte tam bu noktada veri analistleri devreye giriyor. Veri analistleri veriyi anlamlı bilgiye, bilgiyi de aksiyona dönüştüren kişilerdir.

Bu yazıda veri analistlerinin neler yaptığına, günlük görevlerinin neler olduğuna değineceğiz. ✍️

Veri Analisti Kimdir?

Veri analisti, ham verileri alıp şirketlerin gerçekten kullanabileceği faydalı bilgilere dönüştüren bir kişidir.

Farklı kaynaklardan veri toplar, anlamlı hale getirmek için temizler, kalıpları veya eğilimleri bulmak için analiz eder ve ardından bulduklarını şirketlerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olacak şekilde sunar. 

Birçok kişi veri analisti, veri bilimcisi ile karıştırır. Her ne kadar sorumluluklar ve görev tanımı benzese de aynı kişiler değildir. 🙂‍↕️ Bunun için yazının ilerleyen bölümlerine göz atabilirsin. 

Veri analisti, verileri veri tabanlarından çeker, homojen ve tutarlı hale getirir, analiz yapar, grafikler ve gösterge panoları oluşturur ve bulgularını paydaşlara sunar. Örneğin satışların neden düştüğünü, hangi müşterilerin en değerli olduğunu veya hangi ürünlerin stoklanması gerektiğini belirler.

Tüm bu süreçlerde Python veya SQL gibi programlama dillerini kullanır. Ayrıca grafikler veya tablolar oluşturmak için Looker veya Tableau gibi veri görselleştirme araçlarından da yararlanır. 

Şimdi veri analistinin görevlerine biraz daha yakından bakalım. 

Veri Analistinin Görev ve Sorumlulukları

Veri analistinin sorumlulukları arasında şunlar yer alır:

• Veri tabanları, anketler ve web analizleri gibi çeşitli kaynaklardan veri toplama
• Veri kalitesini sağlamak için hataları veya tutarsızlıkları gidermek amacıyla verileri temizleme
• Verilerin analiz için uygun formatlarda düzenleme
• İstatistiksel yöntemler kullanarak verileri analiz etmek ve sonuçlar çıkarma
• Verilerdeki eğilimleri uzman olmayan kişilere iletmek için raporlar ve grafikler hazırlama
• Analizi yorumlama ve yöneticiler veya paydaşlar gibi daha geniş bir kitleye sunma
• Verilerle çalışmayı daha verimli hale getirmek için süreçler ve sistemler kurma

Veri Analisti Ne İş Yapar? 

Çeşitli iş unvanlarına rağmen, veri analistinin temel sorumlulukları genel olarak aşağıdaki proje yaşam döngüsünün farklı aşamalarıyla ilgili görevlere ayrılabilir:

Veri çıkarma

Veri analistleri genellikle veri toplama görevlerinde yer alırlar. Bu verilere ise çoğunlukla şirketin kendi ilişkisel veri tabanlarında depolanan yapılandırılmış verilerden alırlar.

Veri hazırlığı 

Toplanan veriler genellikle anormallikler içerir. Bu aşamada ham verilerin analize hazır verilere dönüştürmek için bir temizleme işleminden geçmesi gerekir. Veri analistleri, hataları bulmak ve gidermek için verileri ön işleme ve özetleme konusunda önemli miktarda zaman harcarlar. 

Veri keşfi

Veriler temizlendikten sonra, keşif aşamasına geçilir. Bu aşamada, veri analistleri belirli iş sorularını yanıtlamalarına yardımcı olabilecek eğilimleri ve kalıpları aramak için verileri incelerler. 

Veri görselleştirme ve raporlama

Bir analizin sonuçlarını iletmek, veri analistinin işinin önemli bir parçasıdır. Bu, gösterge panolarında ve yönetim raporlarında bir araya getirilen veri görselleştirmeleri oluşturularak ve son paydaşlarla paylaşılan yorumlar eklenerek yapılabilir. Tableau ve Power BI gibi bağımsız iş zekası araçları bu amaçla yaygın olarak kullanılmaktadır. 

Veri Analistlerinin Kullandığı Yaygın Araçlar

Veri analistleri, verileri düzenlemek ve analiz etmek için excel, veri tabanları ve görselleştirme yazılımları gibi çeşitli araçlar kullanırlar. 

Daha karmaşık analizler için Python veya R gibi programlama dilleriyle de çalışabilirler. Veri analistlerinin sıkça kullandığı araçlarından bazılarını şöyle listeledik:

1. Microsoft Excel

Excel, her veri analistinin en iyi dostudur. 

Verileri anlamaya ve daha küçük parçalara ayırarak kolayca kavramaya olanak tanır. 

Verileri düzenlemek, filtrelemek, sınıflandırmak ve özetlemek için oldukça pratiktir. Büyük veriler veya ileri seviye analizler için Excel yetersiz kalabilir. Bu nedenle mutlaka diğer araçlara da bakılması gerekir. 

Veri analistlerinin Excel’de sık kullandığı özelliklerden bazıları şöyle:

• Pivot Table (Özet Tablolar): Büyük veri setlerini hızlıca özetlemek ve karşılaştırmak için kullanılır.
• XLOOKUP / VLOOKUP: Farklı tablolardaki verileri eşleştirmek için kullanılır.
• SUMIF / COUNTIF: Belirli kriterlere göre toplama ve sayma işlemleri yapar.
• AVERAGE: Sayısal verilerin ortalamasını hesaplar.
• Koşullu Biçimlendirme: Verideki önemli noktaları görsel olarak vurgular.
   

2. SQL

SQL, veri analistleri için öneme çıkan araçlardan bir diğeri. 

İlişkisel veri tabanlarını yönetmek için tasarlanmış bir bilgisayar dilidir. 

İlişkisel veri tabanları çeşitli dillerde oluşturulmuş olsa da, SQL verileri anlamak için nispeten kolay bir yöntem sunar. 

Kodu oldukça basit ve anlaşılır. Bu da aslında SQL’in bu kadar popüler olmasının arkasındaki temel nedenlerden biri. 

3. Python

Python, dünyanın en popüler programlama dillerinden biri. Basit ve okunabilir yapısı sayesinde öğrenmesi görece kolaydır. Veri analizi yolculuğuna başlayanlar için harika bir seçenek.

Python’ı veri analizi sürecinin birçok aşamasında kullanabilirsin.

• NumPy, karmaşık matematiksel ve sayısal işlemleri hızlıca yapmanı sağlar.
• Pandas, veriyi temizlemek, düzenlemek ve analiz etmek için en güçlü araçlardan biridir. Özellikle tablo yapısındaki verilerle çalışırken adeta hayat kurtarır.

Ayrıca veri görselleştirme, makine öğrenimi ve otomasyon için kullanabileceğin yüzlerce farklı Python kütüphanesi bulunur.

4. R

R, Python kadar sade bir yapıya sahip olmasa da veri analistleri arasında hala güçlü bir yere sahip. Özellikle istatistiksel analiz konusund oldukça iyi.

Eğer daha derin istatistiksel modellerle çalışmak istiyorsan, R sana ciddi avantajlar sunabilir.

• CRAN (Comprehensive R Archive Network), binlerce paketi barındıran geniş bir kütüphane ekosistemidir.
• Veri temizleme, analiz ve modelleme süreçlerinde kullanabileceğin pek çok hazır fonksiyon sunar.

5. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI, veri görselleştirme konusunda kullanılan bir araç. Başlangıçta Excel eklentisi olarak ortaya çıksa da zamanla kapsamlı bir iş zekası platformuna dönüşmüştür. Microsoft Power BI ile dashboard’lar oluşturabilir, raporlar hazırlayabilirsin. Excel, SQL, metin dosyaları ve hatta Google Analytics gibi birçok farklı veri kaynağına bağlanabilirsin.

Veri Analisti ve Veri Bilimcisi Arasındaki Fark Nedir?

Veri analisti ve veri bilimcisi ikisi de veriyle çalışır, ancak rolleri kapsam ve karmaşıklık açısından farklılık gösterir. 

Önemli noktalar şöyle;

• Veri analisti, iş kararlarını destekleyen raporlar, tablolar ve içgörüler oluşturmak için verileri toplama, temizleme ve yorumlama üzerine odaklanır. Çalışmalarında "ne oldu" ve "neden" sorularına cevap verir.
• Veri bilimcisi tahmin modelleri oluşturur ve eğilimleri tahmin etmek, kalıpları belirlemek ve karmaşık sorunları çözmek için makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi gelişmiş teknikler kullanır. Ayrıca rolü daha tekniktir. Programlama, yapay zeka ve büyük veri uzmanlığı gerektirir. 
• Ortak noktaları ise her iki mesleğin de popüler olması. 🤌

Peki veri analistleri kod yazar mı?

Veri analistleri bazen kod yazabilir ama her zaman değil.

Bazı veri analistleri günlük işlerinin bir parçası olarak kod yazar. Ancak her veri analisti pozisyonu için ileri seviye yazılım bilgisi şart değildir.

Örneğin, Google Analytics gibi araçları kullanarak temel analizler yapmak için kod yazman gerekmez. Hazır platformlar üzerinden veriyi yorumlayabilir, rapor oluşturabilir ve içgörü çıkarabilirsin.

Fakat büyük veri setleriyle çalışıyorsan, SQL, Python ya da R gibi diller devreye girer. Bu yüzden günümüzde kod bilmek artık “zorunlu değil ama çok güçlü bir avantaj” haline gelmiştir.

Veri Analisti Nasıl Olunur?

Öğrenmek istediğin programlama dilini seç

Eğer veri analizi ile ilgileniyorsan ve bu alana girmek istiyorsan ilk tavsiyemiz her aracı öğrenmeye çalışmak yerine düzenli bir şekilde ilerlemen olurdu. 

Önce piyasada gerçekten hangi becerilerin talep edildiğine bakabilir, sonra enerjini en çok karşılığı olan alanlara verebilirsin. 🧮

SQL ve Excel iyi birer başlangıç noktası olabilir. SQL, veri tabanlarından veri çekmeni sağlar. Veri analistinin en temel görevlerinden biri doğru veriye doğru şekilde ulaşmaktır. 

Excel ise veriyi düzenlemek, analiz etmek ve temel görselleştirmeler yapmak için güçlü ve erişilebilir bir araçtır. Ayrıca öğrenmesi görece kolaydır ve birçok şirkette hala aktif olarak kullanılır. Giriş seviyesi bir veri analisti olmak için bu iki beceri çoğu zaman yeterlidir.

Bunlardan sonra iş zekası araçlarına geçebilirsin. Tableau ya da Power BI gibi araçlar, analiz sonuçlarını görsel ve anlaşılır panellere dönüştürmeni sağlar.

Python ise bir sonraki seviyedir. Giriş seviyesi bir pozisyon için genellikle zorunlu değildir ama seni diğer adaylardan kesinlikle ayırır. 

Daha karmaşık analizler yapmak, otomasyon kurmak ya da ileride veri bilimine yönelmek istiyorsan Python olmazsa olmazlarından.

Bireysel projeler üzerinde çalış.

Tüm bu öğrenme sürecinde en kritik nokta ise pratik yapman. Aslında bu ne öğreniyor olursan ol uygulaman gereken bir adım. 

Öğrendiğin bir konuyla gerçek veri kullanarak bir proje yapabilirsin. İnternette bulunan hazır verileri kullanabilirsin bu adımda. 

Verileri temizleyebilir, analiz edebilir, görselleştir ve ortaya somut bir çalışma çıkarabilirsin. 

Yararlanabileceğin veri kümeleri sunan çok sayıda online depo var. Bunları da şöyle özetledik;

• DataLab – Kod yazmak, veri analiz etmek ve becerilerinizi geliştirmek için önceden veri kümeleriyle yüklenmiş online bir entegre geliştirme ortamı (IDE).
• Kaggle – Hem gerçek dünya hem de sentetik olmak üzere çeşitli konularda binlerce ücretsiz veri seti barındıran en popüler web sitesi.
• UCI Machine Learning Repository – Açık kaynaklı veri kümeleri içerir. Bunların çoğu temiz, iyi yapılandırılmış ve iyi belgelenmiştir.
• Google Dataset Search – Normal Google araması gibi anahtar kelime tabanlı bir arama motoru. 25 milyondan fazla ücretsiz, herkese açık veri seti depoluyor.

Portfolyo oluştur

Üzerinde çalıştığın projeleri Linkedin ya da GitHub gibi platformlarda paylaşarak portfolyo oluşturabilirsin. Peki portfolyona neler dahil edebilirsin?

Kesin bir formül olmasa da, veri analisti olma yolunda ilerlerken portfolyona aşağıdaki unsurlardan bazılarını dahil edebilirsin;

1. Veri temizleme projeleri. Ham verileri analiz için hazırlayabileceğinizi göstermiş olursun.
2. Keşifsel veri analizi projeleri. Verileri özetleme ve görselleştirme yeteneğini gösterir.
3. İstatistiksel analiz veya makine öğrenimi projeleri. Verilerden çıkarımlar yapma veya tahminlerde bulunma becerilerinizi gösterir.
4. İş analizi projeleri. Veriye dayalı kararların iş metriklerini nasıl etkilediğine dair anlayışın olduğunu gösterirsin.

📍 Coderspace Online Portfolyo Hazırlama Aracı ile ücretsiz bir şekilde çalışmalarını tek bir yerde sergileyebilirsin..  

Online profillerini güçlendir.

Linkedin, Kaggle ve GitHub oldukça önemli platformlar. Bunların hepsi senin dijital vitrinin. Profilni, CV ile uyumlu olacak şekilde oluşturmalısın. 

• Profilini ve proje portfolyonu düzenli olarak güncel tut.
• Profesyonel bir fotoğraf ekle. İstersen veri temalı sade bir kapak görseli de kullanabilirsin.
• İnsanların sana ulaşabileceği profesyonel bir iletişim yolu ekle
• Lisans, sertifika, teknik beceri, projeler, başarılar ve referanslarını mutlaka belirt.
• GitHub, Kaggle veya diğer platformlardaki çalışmalarının linklerini ekle.

Diğer veri analistleri ile bağlantı kur

Bunun için adres belli 🤭 Coderspace’de listelediğimiz meet-up’lara bakabilir, sana uygun olana başvurabilirsin. 

Bunun dışında tabii ki diğer yöntemleri de deneyebilirsin;

• Veri topluluklarına ve gruplarına katılabilir,
• Online veya fiziksel meetup’lara ve konferanslara katılabilir,
• Veri analizi hakkında kısa yazılar veya makaleler paylaşan kişileri takip edebilir,
• Alanında çalışan kişileri Linkedin’de takip edebilirsin

Veri analistliği için kapsamlı bir eğitim al

Veri Analitiği programı ile veri analizi dünyasına sıfırdan adım atabilir, veriyi anlamlı içgörülere dönüştürmeyi öğrenebilirsin. 📊

Python, SQL, Power BI ve istatistik gibi veri analistlerinin en çok kullandığı araçları gerçek hayat senaryoları ve projelerle öğrenirken, analitik düşünme ve problem çözme becerilerini de geliştirebilirsin. Program sonunda veri analizi projelerini uçtan uca gerçekleştirebilecek ve veri analisti kariyerin için sağlam bir temel oluşturmuş olursun.

Program başlangıç seviyesine uygundur ve tamamen kendi hızında ilerleyebileceğin şekilde tasarlanmıştır.

Ayrıca dersleri, pratikleri ve projeleri tamamladıkça 12 farklı sertifika kazanabilir; bunları CV'ne ekleyebilir veya LinkedIn profilinde paylaşabilirsin.

Program boyunca seni neler bekliyor?

🔹 5 aylık kapsamlı bir öğrenme süreci
🔹 450'den fazla soru, kodlama pratiği, ödev ve proje
🔹 Program boyunca kazanabileceğin 12 sertifika
🔹 Python, SQL, Power BI ve istatistik eğitimleri
🔹 AI destekli asistan ve deneyimli mentor desteği
🔹 Topluluk desteği ve diğer öğrencilerle iletişim imkânı
🔹 Gerçek hayat senaryolarına dayalı veri analizi projeleri
🔹 Dashboard geliştirme, raporlama ve veri görselleştirme deneyimi
🔹 CV, LinkedIn, mülakat ve iş başvurularını kapsayan kariyer desteği

Detaylı bilgi için sayfayı ziyaret edebilirsin