Pandas 3.0 (2026): Yeni API'ler, Kırılgan Değişiklikler ve Mülakat Soruları
Pandas 3.0 Copy-on-Write, PyArrow string ve pd.col() getiriyor. Breaking change'ler, migrasyon desenleri ve veri analizi mülakat soruları incelemesi.
Data Analytics
DATA
Veri değer zincirinin tamamını kapsayan kapsamlı Data Analytics müfredatı. Google Sheets ve SQL ile veri manipülasyonundan Power BI ve Looker Studio ile interaktif dashboard oluşturmaya, ELT araçları (dbt, Zapier) ile otomasyon ve Python (Pandas, Scikit-Learn) ile prediktif analize kadar. Veri kaynaklarını belirlemeyi, funnel oluşturmayı, müşteri tutundurma analizi yapmayı ve analizlerden somut eylem önerileri sunmayı öğren.
Ne öğreneceksin
Google Sheets ve gelişmiş formüllerle veri manipülasyonu
BigQuery ile gelişmiş SQL: analitik sorgular, CTE, window function
Pazarlama, satış ve ürün ekipleri için veri modelleme
ELT araçları: dönüşüm için dbt, otomasyon için Zapier
Google Tag Manager ve takip planları ile web takibi
Veri çıkarma için API ve webhook
Power BI ve Looker Studio (Google Data Studio) ile veri görselleştirme
İstatistiksel analiz ve AB testi
Analiz için Python: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Uygulamalı Machine Learning: churn tahmini, Scikit-Learn ile müşteri segmentasyonu
Analiz metodolojisi: KPI, satış hunisi, tutundurma, kohortlar
Uçtan uca proje: problem tespitinden otomatik dashboard'a
Uzmanlaşılması gereken temel konular
Bu teknolojiyi anlamak ve mülakatlarını başarmak için en önemli kavramlar
1
Google Sheets: gelişmiş formüller (DÜŞEYARA, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), pivot tablo, otomasyon
2
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE, alt sorgu
3
BigQuery: bölümleme, kümeleme, iç içe sorgular, maliyet optimizasyonu, UDF
4
Veri Modelleme: yıldız şemaları, fact ve dimension tabloları, normalizasyon, denormalizasyon
5
KPI ve Metrikler: CAC, LTV, MRR, ARR, churn oranı, NPS, dönüşüm oranı, ARPU
6
Funnel ve Kohortlar: dönüşüm analizi, kohort tutundurma, RFM analizi
7
ELT ve Veri Hattı: Extract-Load-Transform, dbt (modeller, testler, kaynaklar), orkestrasyon
8
Zapier ve otomasyon: tetikleyiciler, eylemler, çok adımlı iş akışları, webhook
9
Google Tag Manager: etiketler, tetikleyiciler, değişkenler, dataLayer, takip planları
10
Power BI: DAX, hesaplanmış ölçüler, ilişkiler, görselleştirmeler, filtreler, detaya inme
11
Looker Studio: veri kaynakları, hesaplanmış alanlar, filtreler, parametreler, harmanlama
12
Görselleştirme: doğru grafik seçimi, veri hikayeciliği, tasarım ilkeleri (Tufte)
13
AB Testi: hipotezler, örneklem büyüklüğü, istatistiksel anlamlılık, p-değeri, Student t-testi
14
Python ve Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, temizleme
15
Plotly: interaktif grafikler, alt grafikler, animasyonlar, dashboard
16
Scikit-Learn: regresyon, sınıflandırma, kümeleme (K-Means), train/test bölme, metrikler
17
Metodoloji: problem çerçeveleme, kaynak belirleme, temizleme, analiz, öneriler
Son Data Analytics makaleleri
Data Analytics hakkındaki en son makale ve rehberlerimizi keşfet
Veri Analitiği için Python: Matplotlib, Seaborn ve Mülakat İçin Görselleştirme
Matplotlib ve Seaborn ile Python veri görselleştirmede uzmanlaşma rehberi. Grafikler, stil düzenleme, alt grafikler ve 2026 veri analitiği mülakatlarında sıkça sorulan sorular.
2026'da Power BI vs Tableau: Hangi Aracı Öğrenmeli?
Power BI vs Tableau karşılaştırması: 2026 yılında fiyatlandırma, yapay zeka özellikleri, görselleştirme derinliği ve kariyer perspektifleri. BI platformunu seçen analistler için veriye dayalı bir rehber.