Sıfırdan Veri Analisti Olmak: 6 Adımda Öğrenme Yol Haritası

SQL, veri analistlerinin olmazsa olmazıdır; SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgularla veri çekmeyi öğren.

1. 1
   Temel SELECT ve WHERE — Bir müşteri tablosundan sadece İstanbul'daki müşterileri çek: SELECT * FROM musteri WHERE sehir = 'İstanbul'.
2. 2
   JOIN işlemleri — INNER JOIN ile siparişler ve müşteriler tablosunu birleştir. Örnek: Her siparişin müşteri adını getir.
3. 3
   GROUP BY ve HAVING — Ürün kategorisine göre toplam satışı hesapla, HAVING ile 1000 TL üzeri kategorileri filtrele.
4. 4
   Alt sorgular (subqueries) — En çok satan ürünü bulmak için alt sorgu kullan: SELECT * FROM urun WHERE id = (SELECT urun_id FROM siparis GROUP BY urun_id ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 1).
5. 5
   Veri temizleme SQL ile — NULL değerleri temizle, yinelenen satırları sil, tarih formatlarını düzelt.

Python (Pandas, Matplotlib) veya R (tidyverse) ile veri manipülasyonu ve görselleştirme yap.

1. 1
   Python kurulumu ve Jupyter Notebook — Anaconda dağıtımını kur, Jupyter Notebook'u aç. İlk hücrene 'print('Merhaba Veri')' yaz.
2. 2
   Pandas ile veri yükleme ve temizleme — Bir CSV dosyasını oku, eksik değerleri doldur, sütun isimlerini değiştir. Örnek: df = pd.read_csv('satis.csv')
3. 3
   Matplotlib ve Seaborn ile görselleştirme — Histogram, kutu grafiği, saçılma grafiği çiz. Örnek: sns.boxplot(x='kategori', y='fiyat', data=df)
4. 4
   Temel istatistik testleri — t-testi, ANOVA, korelasyon analizi yap. Scipy kütüphanesiyle tek satırda.
5. 5
   Proje: Bir veri setini uçtan uca analiz et — Kaggle'dan 'Titanic' veri setini indir, temizle, görselleştir ve bir rapor yaz.

Tableau veya Power BI ile etkileşimli panolar oluşturarak iş kararlarını destekle.

1. 1
   Tableau Public'i kur — Ücretsiz Tableau Public hesabı aç, bir CSV dosyasını yükle ve ilk grafiğini sürükle-bırak yöntemiyle oluştur.
2. 2
   Power BI ile veri modeli oluştur — Power BI Desktop'ı indir, birden çok tabloyu ilişkilendir ve basit bir ölçü yaz (SUM, AVERAGE).
3. 3
   Etkileşimli filtreler ekle — Bir pano oluştur, kullanıcıların tarih aralığı veya bölge seçmesine izin ver.
4. 4
   Hesaplanmış alanlar ve parametreler — Kâr marjı gibi yeni bir sütun oluştur ve parametreyle dinamik hale getir.
5. 5
   Panoyu yayınla ve paylaş — Tableau Public'te panonu herkese açık olarak yayınla, LinkedIn profiline ekle.

Kaggle, GitHub ve blog yazılarıyla işverenlere gösterebileceğin somut çalışmalar yap.

1. 1
   Kaggle'da bir yarışmaya katıl — Başlangıç seviyesindeki 'Titanic' yarışmasına katıl, bir model kur ve tahmin yap.
2. 2
   GitHub reposu oluştur — Projeni GitHub'a yükle, README dosyasına proje amacını, kullandığın araçları ve sonuçları yaz.
3. 3
   Medium'da bir analiz yazısı yayınla — Bir veri setini analiz et, bulgularını grafiklerle destekleyerek 500 kelimelik bir makale yaz.
4. 4
   LinkedIn'de projeni paylaş — Projenin görsellerini ve kısa bir özetini LinkedIn'de paylaş, veri analizi gruplarına ekle.
5. 5
   Geri bildirim al ve iyileştir — Bir mentordan veya topluluktan kod incelemesi iste, hataları düzelt ve versiyon 2'yi yayınla.

Google, IBM veya Microsoft sertifikaları al, LinkedIn'de veri analisti ağı oluştur.

1. 1
   Google Data Analytics Professional Certificate — Coursera'da 6 aylık programı tamamla, gerçek vaka çalışmalarıyla portfolyona ekle.
2. 2
   IBM Data Science Professional Certificate — Python, SQL, makine öğrenmesi içeren bu sertifika ile derinlemesine bilgi kazan.
3. 3
   LinkedIn profili optimize et — Başlığa 'Veri Analisti' ekle, özet bölümüne sertifikalarını ve ilgilendiğin sektörleri yaz. LinkedIn profilini optimize etmenin yolları arasında anahtar kelime kullanımı önemli.
4. 4
   Veri analizi topluluklarına katıl — Data Science Türkiye, Kaggle Discord, Reddit r/datascience gibi gruplarda soru sor, cevap ver.
5. 5
   Mentor bul ve staj başvurusu yap — LinkedIn'den 2. derece bağlantılarına mesaj at, bir kahve sohbeti iste. Staj ilanlarına başvur.