Rehber
Veri kariyerinin kritik kararları için gerekçeli cevaplar. Her yazı soru-cevap yapısında ilerler ve doğrudan alıntılanabilir bir kısa cevapla açılır.
Güncellendi: 2 Temmuz 2026
Veri Analistliğine Nereden Başlanır?
Veri analistliğine araçtan değil zihniyetten başlanır: önce metrik okuma ve doğru soru sorma, sonra spreadsheet ile ilk analiz döngüsü, ardından SQL. Python bu üçü oturduktan sonra gelir. Sık yapılan hata sırayı tersine çevirmektir: kursa 'Python' diye başlayan çoğu kişi, analiz bağlamı olmadığı için döngüler bölümünde bırakır. Ölçüt takvim değil çıktıdır: her aşama portföyde gösterilebilir bir işe bağlanmalıdır.
Devamını oku →
Güncellendi: 2 Temmuz 2026
SQL mi Python mu? Hangisini Önce Öğrenmelisin?
Veri kariyeri hedefliyorsan önce SQL. Gerekçe üçlüdür: şirket verisi veritabanlarında yaşar ve SQL oraya erişimin standart dilidir; SQL'in öğrenme eğrisi kısadır ve haftalar içinde işte kullanılabilir; analist ilanlarının büyük çoğunluğu SQL'i zorunlu sayar. Python, SQL'in yetmediği yerde başlar: otomasyon, istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi. Sıralama 'ya o ya bu' değil 'önce o, sonra bu'dur.
Devamını oku →
Güncellendi: 2 Temmuz 2026
Yapay Zekâ Çağında Veri Analistliği Öğrenmeye Değer mi?
Evet — ama öğrenilen şeyin ağırlığı değişti. AI, sorgu yazma ve grafik üretme gibi mekanik katmanı hızlandırır; doğru soruyu sorma, sonucun saçmalığını fark etme ve metriğin yanıltıcılığını görme katmanına dokunamaz, çünkü bunlar bağlam ve sorumluluk gerektirir. Bu yüzden 2026'da analist eğitiminin merkezi sözdizimi ezberi değil, denetleme yetkinliğidir: AI'ın ürettiğini okuyabilen, sorgulayabilen ve düzeltebilen analist değer kaybetmez, kazanır.
Devamını oku →