Veri Analisti mi Veri Bilimci mi?
Kavramları Netleştirelim
Öncelikle tanımlarla başlayalım. Bu iki rol arasındaki farkı anlamak, kariyer planlamanız için çok önemli.
Veri Analisti
Veriyi alır, temizler, raporlar, görselleştirir. Yöneticilere "geçmişte ne oldu" sorusuna cevap verir.
Temel Görevler:
- Veri toplama ve temizleme
- Rapor ve dashboard oluşturma
- Veri görselleştirme
- İstatistiksel analiz
- İş zekası (BI) araçları kullanımı
Veri Bilimci
Bunun bir adım ötesinde... İstatistik, makine öğrenmesi, modelleme kullanır. "Gelecekte ne olacak?" sorusuna cevap arar.
Temel Görevler:
- Makine öğrenmesi modelleri geliştirme
- İleri düzey istatistiksel analiz
- Tahmin modelleri oluşturma
- Feature engineering
- Model optimizasyonu ve deployment
Görsel Analoji
📷 Veri Analisti
Bir fotoğraf makinesi gibidir → Olan biteni çeker, kaydeder, gösterir.
🎥 Veri Bilimci
Bir video kamera gibidir → Olayların devamını da kaydeder, geleceği tahmin eder.
Gerçek Hayat Senaryosu
Bir e-ticaret şirketinde çalıştığınızı hayal edin. Aynı veri seti üzerinde iki farklı uzman nasıl çalışır?
Veri Analisti Yaklaşımı
"Geçen ay satışlarımız %15 düştü. En çok kayıp ayakkabı kategorisinde oldu. Düşüşün ana nedeni mobil uygulamadaki checkout sorunları."
Çıktı: Görselleştirilmiş raporlar, dashboard'lar, geçmiş performans analizi
Veri Bilimci Yaklaşımı
"Makine öğrenmesi modelime göre, eğer ayakkabı fiyatlarını %10 düşürür ve mobil uygulamayı optimize edersek, önümüzdeki ay satışlarımız %20 artabilir. Model %87 doğruluk oranında çalışıyor."
Çıktı: Tahmin modelleri, senaryo simülasyonları, öneriler
Örnek Günlük İş Akışları
Bir Veri Analistinin Günü
- 09:00 - 10:00: SQL ile veri çekme ve temizleme
- 10:00 - 12:00: Excel ya da Tableau'da grafikler hazırlama
- 12:00 - 13:00: Öğle arası
- 13:00 - 15:00: Dashboard güncelleme
- 15:00 - 17:00: Yönetime haftalık performans raporu sunma
- 17:00 - 18:00: Ad-hoc analizler ve sorgu yanıtlama
Analist işin görünen yüzü, yönetimle doğrudan iletişimde olan kişi.
Bir Veri Bilimcinin Günü
- 09:00 - 11:00: Python'da model geliştirme
- 11:00 - 12:00: Feature engineering ve veri ön işleme
- 12:00 - 13:00: Öğle arası
- 13:00 - 15:30: Model testleri ve hiperparametre ayarları
- 15:30 - 17:00: Model doğruluğunu artırma çalışmaları
- 17:00 - 18:00: Dokümantasyon ve ekip paylaşımı
Bilimci mutfağın derinliklerinde çalışan aşçı, arka planda modeller geliştiren kişi.
Maaş Karşılaştırması
Şimdi gelelim en çok sorulan kısma: "Peki hangisi daha çok kazanıyor?"
Türkiye (2025 Verileri)
Veri Analisti
Aylık brüt maaş aralığı
- Junior: 35.000 - 45.000 TL
- Mid-level: 45.000 - 55.000 TL
- Senior: 55.000 - 60.000 TL
Veri Bilimci
Aylık brüt maaş aralığı
- Junior: 50.000 - 65.000 TL
- Mid-level: 65.000 - 85.000 TL
- Senior: 85.000 - 100.000+ TL
Amerika Birleşik Devletleri
Data Analyst
Yıllık ortalama maaş
- Entry-level: $50,000 - $65,000
- Mid-level: $65,000 - $85,000
- Senior: $85,000 - $110,000
Data Scientist
Yıllık ortalama maaş
- Entry-level: $90,000 - $110,000
- Mid-level: $110,000 - $140,000
- Senior: $140,000 - $180,000+
Aradaki fark ciddi. Bunun nedeni daha fazla teknik bilgi gerektirmesi ve doğada daha nadir bulunan bir pozisyon olması.
Kariyer Yolculuğu
Çoğu kişi aslında Veri Analisti olarak başlıyor. Bu iki rol rakip değil, aynı kariyer yolculuğunun farklı durakları.
Başlangıç
SQL, Excel, Temel İstatistik
Veri Analisti
BI Araçları, Görselleştirme, Raporlama
İleri Seviye
Python, R, İstatistik
Veri Bilimci
Machine Learning, Deep Learning, AI
Tipik geçiş süresi: 2-4 yıl deneyimle ve sürekli öğrenmeyle bir analist, veri bilimci olabilir.
Türkiye'den Gerçek Örnek
Bankacılık Sektörü
Türkiye'deki büyük bankalarda yüzlerce Veri Analisti çalışıyor. Günlük olarak milyonlarca işlem verisini raporluyorlar, branch performanslarını analiz ediyorlar.
Ama aynı bankada sadece 20-30 kişilik Veri Bilimci ekibi var. Bu ekip, müşterilerin kredi kartı harcamalarını analiz edip, "kim borcunu ödeyemez?" diye tahmin modelleri geliştiriyor, fraud detection sistemleri kuruyor.
Dünya ile Karşılaştırma
Global Trendler
- Analist rolleri: Daha geniş tabanlı, hemen her şirkette var
- Bilimci rolleri: Daha seçkin, büyük teknoloji firmalarında daha fazla
- McKinsey raporu: 2030'a kadar Veri Bilimci ihtiyacı 3 kat artacak
- Analistlere olan ihtiyaç: Bitmeyecek, çünkü karar vericiler her zaman rapor görmek istiyor
- Hibrit roller: Analytics Engineer, ML Engineer gibi yeni pozisyonlar ortaya çıkıyor
Özetle: Hangisi Size Uygun?
Veri Analisti İseniz:
- İş sonuçlarını görselleştirmeyi seviyorsunuz
- Yönetimle iletişim kurmaktan keyif alıyorsunuz
- SQL ve BI araçlarında güçlüsünüz
- Hızlı sonuç almak istiyorsunuz
Veri Bilimci İseniz:
- Matematik ve istatistik seviyorsunuz
- Kod yazmaktan keyif alıyorsunuz
- Karmaşık problemleri çözmeyi seviyorsunuz
- Sabırlı ve detaycısınız
Unutmayın: Veri dünyasında hangi tarafta olursanız olun, yeriniz garanti!
Her iki rol de değerli, her ikisi de aranan, her ikisi de geleceğin meslekleri. Önemli olan, kendi ilgi alanlarınıza ve yeteneklerinize uygun olanı seçmeniz.
🎥 Video İçeriklerimiz için YouTube'dan Takip Edin!
Bu konuları video formatında da açıklıyoruz. Daha fazla veri bilimi ve programlama içeriği için Verinin Mutfağı kanalımızı takip etmeyi unutmayın!
📺 Verinin Mutfağı YouTube Kanalı