Kariyer Profilleri
💻

Technology

Data Scientist

The popular image of a data scientist is someone building futuristic AI models all day

💰 $60K–$180K/yıl🎓 4 yılTeknoloji

Temel Beceriler

Python (pandas, scikit-learn)SQLStatistical ModelingTableau/Power BIA/B Testing

Kişilik Profili

analyticalcuriousdetail-orientedsystematiclogical

Kariyer Boyutları

Bireysel ↔ Sosyal2.0/5
Analitik ↔ Yaratıcı2.0/5
Teknik Derinlik4.0/5
İnsan Teması2.0/5
Baskı & Risk3.0/5
Gelir Potansiyeli4.0/5
Sosyal Etki2.0/5
Yapı & Düzen3.0/5
İçerik yükleniyor...

Bu Kariyere Nasıl Girilir?

Giriş Yolları

Üniversite (İstatistik, Endüstri Müh., CS)

Orta
4 yıl

En güçlü taban. ODTÜ İstatistik, Boğaziçi Endüstri klasik beslemedir. Yüksek lisans yapanın oranı %60+.

Yüksek lisans (Data Science, Analytics)

Orta
+2 yıl

Mühendislik veya işletme tabanından geçiş için en sağlam yol. Sabancı, Koç, Bilkent'te program var.

Self-taught + Kaggle competition

Zor
12-24 ay

Coursera Andrew Ng + Kaggle Master derecesi yeterli sinyal. Ama matematiksel taban olmadan duvara çarparsın.

İş analistliğinden geçiş

Orta
18-30 ay

Excel + SQL bilen birinin Python ve istatistik öğrenip data scientist'e çıkması. Domain bilgisi avantaj.

İlk İş Kanalları

  • Kaggle competition top 10%

    2 yarışmada gümüş madalya = recruiter sana yazar. Hayalindeki şirketin Kaggle datasetiyle özel proje yap, blog yaz, paylaş.

  • GitHub'da 3 farklı domainde proje

    1 NLP, 1 time-series, 1 computer vision projesi. Her biri README + Streamlit demo + sonuç metriği. Recruiter buna 5 dakikada karar verir.

  • Sektör Slack toplulukları + LinkedIn grupları

    Locally Optimistic, KDnuggets gibi Slack gruplarına ve LinkedIn "Türkiye Veri Bilimi" tipi gruplara katıl. Sorularını orada sor, 6 ay sonra senin de cevap verdiğini fark edecekler.

  • Veri analist olarak başlama

    Junior data scientist pozisyonu az. Önce data analyst olarak gir, içeride 1-2 yılda kanıtla, sonra terfi al. Aynı şirketteki transfer dış başvurudan 5x kolay.

  • Akademik conference + paper okuma

    NeurIPS, ICML proceedings'lerini takip et. "Bu paper'ı şirketim için nasıl uyarlarım?" sorusuyla bir uygulama yaz, LinkedIn'de paylaş. Senior data scientist'ların radarına girersin.

💡 Insider Tip

Data science'ın %80'i veri temizliği ve business iletişimi, %20'si modelleme. Üniversitede tam tersini öğretirler. İlk işinde "bu modeli niye yapıyoruz" diye sorgulamayı öğren — her şirketin anlamayacağın istemediği bir cevabı vardır. Ayrıca: SQL'ini Python'undan iyi tut. Hayatın boyu daha çok SQL yazacaksın.