Ferhat İşyapan

20.09.2025

Veri Bilimciler Ne İş Yapar, Ne Kadar Kazanır? - 21. Yüzyılın En Seksi Mesleği

Selam millet! Bu yazıda son yılların en çok konuşulan, en merak edilen mesleklerinden birini mercek altına alacağız: Veri Bilimcisi! Eğer "Veri bilimci ne iş yapar?", "Bu mesleğe nasıl girilir?" veya "Ne kadar kazanılıyor?" gibi sorular kafanızı kurcalıyorsa, doğru yerdesiniz. 🔬

📊 Harvard Business Review'dan

"Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century" - Bu unvanı 2012'de alan veri bilimciliği, 12 yıl sonra hala aynı çekiciliğini koruyor. Glassdoor'a göre 2023'te ABD'de #3 en iyi iş! Neden bu kadar popüler? Hemen keşfedelim...

🔬 Veri Bilimcisi Kimdir ve Ne İş Yapar?

Basitçe söylemek gerekirse, bir veri bilimcisi, büyük ve karmaşık veri kümelerini kullanarak anlamlı içgörüler (insights) ve bilgiler çıkaran kişidir. Onlar, şirketlerin veya organizasyonların daha iyi kararlar almasına yardımcı olan gizli hikayeleri verinin içinden çıkaran dedektifler gibidir.

🕵️ Veri Dedektifi Benzetmesi

Bir veri bilimcisi, tıpkı bir dedektif gibi:

  • İpuçları toplar: Farklı kaynaklardan veri çeker
  • Kanıtları inceler: Veriyi temizler ve analiz eder
  • Teoriler geliştirir: Hipotezler kurar ve test eder
  • Gerçeği ortaya çıkarır: Actionable insights sunar

📋 Günlük Görevler ve Sorumluluklar

🔄 Veri Bilimcisinin İş Akışı

📥 1. Veri Toplama

API'ler, veritabanları, dosyalar

🧹 2. Veri Temizleme

%70-80 zaman burada

🔍 3. Keşifsel Analiz

Trendler, paternler, anomaliler

🤖 4. Model Geliştirme

ML algoritmaları

📊 5. Görselleştirme

Dashboard'lar, raporlar

💼 6. İş Çözümleri

Actionable recommendations

🎯 Gerçek Dünya Örnekleri

🛒 E-ticaret

  • Problem: Neden müşteriler sepeti terk ediyor?
  • Veri: Clickstream, session data, demographic
  • Analiz: Funnel analysis, cohort analysis
  • Çözüm: Personalized discount campaigns

🏦 Bankacılık

  • Problem: Kredi risk değerlendirmesi
  • Veri: Credit history, income, spending patterns
  • Analiz: Logistic regression, ensemble methods
  • Çözüm: Automated credit scoring system

🏥 Sağlık

  • Problem: Hangi tedavi daha etkili?
  • Veri: Patient records, treatment outcomes
  • Analiz: A/B testing, survival analysis
  • Çözüm: Evidence-based treatment protocols

📱 Sosyal Medya

  • Problem: Hangi içeriği önereceğiz?
  • Veri: User behavior, content features, social graph
  • Analiz: Collaborative filtering, deep learning
  • Çözüm: Personalized recommendation engine

🎓 Veri Bilimcisi Olmak İçin Gerekli Yetenekler

Veri bilimcisi olmak için belirli bir yol haritası olmasa da, belirli bilgi ve yetenek setlerine sahip olmak sizi bu alanda başarılı kılar. İşte temel taşlar:

🧮 1. Matematik ve İstatistik Temeli

📊 İstatistik

  • Descriptive statistics
  • Hypothesis testing
  • Probability distributions
  • Bayesian inference
  • Correlation vs causation

🔢 Matematik

  • Linear algebra (matris işlemleri)
  • Calculus (optimizasyon)
  • Discrete mathematics
  • Optimization theory
  • Information theory

💻 2. Programlama Becerileri

🐍 Python Ecosystem

📦 Data Manipulation
  • Pandas: DataFrame operations
  • NumPy: Numerical computing
  • Dask: Big data processing
📊 Visualization
  • Matplotlib: Static plots
  • Seaborn: Statistical viz
  • Plotly: Interactive charts
🤖 Machine Learning
  • Scikit-learn: Classical ML
  • TensorFlow/PyTorch: Deep learning
  • XGBoost: Gradient boosting

📊 R Ecosystem

🧹 Data Wrangling
  • dplyr: Data manipulation
  • tidyr: Data tidying
  • data.table: Fast operations
📈 Statistics
  • ggplot2: Grammar of graphics
  • caret: Classification tools
  • randomForest: Ensemble methods

🗄️ SQL - Mutlak Gereklilik

-- Veri çekme ve agregasyon SELECT customer_segment, AVG(revenue) as avg_revenue, COUNT(*) as customer_count FROM sales_data WHERE order_date >= '2023-01-01' GROUP BY customer_segment HAVING AVG(revenue) > 1000; -- Window functions ile cohort analysis SELECT customer_id, order_date, LAG(order_date) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) as prev_order FROM orders;

🤖 3. Makine Öğrenimi Uzmanlığı

🎯 ML Algorithm Portfolio

📈 Supervised Learning

  • Regression: Linear, Polynomial, Ridge, Lasso
  • Classification: Logistic, SVM, Random Forest
  • Ensemble: XGBoost, LightGBM, CatBoost

🔍 Unsupervised Learning

  • Clustering: K-Means, DBSCAN, Hierarchical
  • Dimensionality: PCA, t-SNE, UMAP
  • Association: Market basket analysis

🧠 Deep Learning

  • Neural Networks: MLP, CNN, RNN
  • Advanced: LSTM, GAN, Transformer
  • NLP: BERT, GPT, Named Entity Recognition

📊 4. Veri Görselleştirme ve İletişim

🎨 Görselleştirme Araçları

  • Tableau: Business intelligence
  • Power BI: Microsoft ecosystem
  • Looker: Data platform
  • D3.js: Custom visualizations
  • Observable: Notebook-style viz

💬 Soft Skills

  • Storytelling: Data-driven narratives
  • Presentation: Executive-level communication
  • Business Acumen: Strategic thinking
  • Collaboration: Cross-functional teamwork
  • Project Management: End-to-end delivery

💰 Veri Bilimcileri Ne Kadar Kazanıyor?

Gelelim en merak edilen konulardan birine: Maaşlar! Veri bilimciliği, globalde ve Türkiye'de oldukça iyi kazanç sağlayan bir meslektir. Ancak unutmayın, maaşlar; deneyim seviyesi, şirketin büyüklüğü, sektör, konum ve sahip olunan özel yeteneklere göre büyük farklılıklar gösterebilir.

🌍 Dünya Genelinde Maaşlar

🇺🇸 ABD

$95K - $165K (ortalama)

FAANG: $200K - $400K+

🇪🇺 Avrupa

€55K - €90K

Londra/Zurich: Daha yüksek

🇨🇦 Kanada

CAD $80K - $130K

Toronto/Vancouver premium

🇦🇺 Avustralya

AUD $90K - $140K

Sydney/Melbourne

🇹🇷 Türkiye Maaş Analizi (2024)

📊 Deneyim Seviyesine Göre Maaşlar

Jr

Junior (0-2 yıl)

35.000 - 60.000 TL | Bootcamp mezunu, fresh graduate

Mid

Mid-Level (2-5 yıl)

60.000 - 90.000 TL | End-to-end proje yapabiliyor

Sr

Senior (5+ yıl)

90.000 - 150.000 TL | Team lead, strategy geliştiriyor

🌟

Principal/Staff

150.000+ TL

🎥 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