Veri Analitiği Eğitimi
SoftITo Yazılım — Bilişim Akademisi (İstanbul Ticaret Odası)
Veri Bilimci & Analisti · Yazılım Mühendisliği Öğrencisi
Hakkımda
İstanbul Altınbaş Üniversitesi Yazılım Mühendisliği bölümünde lisans eğitimime devam ediyorum. Veri madenciliği, istatistiksel analiz, makine öğrenmesi ve tahmin modelleme alanlarında güçlü bir teknik altyapı geliştirdim. Python ekosistemi (Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow) ve SQL ile büyük ölçekli veri setlerini işleyerek anlamlı içgörüler üretmekte; Power BI ve Tableau ile karar destek sistemleri tasarlamaktayım. Veri bilimi ve analitik konularında teknik yazılar yayımlayarak sektöre katkı sağlamayı amaçlıyorum.
Eğitim
SoftITo Yazılım — Bilişim Akademisi (İstanbul Ticaret Odası)
İstanbul Altınbaş Üniversitesi
Öne Çıkan Projeler
Blok zinciri (on-chain) işlem verisi, sosyal medya duygu analizi ve borsa fiyat verisi birleştirilerek büyük cüzdan (balina) hareketlerinin piyasa fiyatına etkisinin incelendiği kapsamlı bir veri bilimi projesi.
Proje kapsamında çoklu veri kaynaklarından gelen ham veriler temizlenerek tek bir analiz setine dönüştürüldü. On-chain işlemler balina/cüzdannyı bazında segmentlere ayrıldı; Twitter ve Reddit gibi platformlardan toplanan duygu analizi (sentiment analysis) metrikleri fiyat verisiyle eşleştirildi. Zaman serisi görselleştirmeleri ve korelasyon analizleriyle balina birikim-boşaltma döngülerinin fiyat üzerindeki etkisi istatistiksel olarak ölçüldü.
1.100'den fazla gerçek Rossmann mağazasının satış geçmişiyle tatil, promosyon ve rakip etkisini hesaba katan bir talep tahmin modeli geliştirilmesi.
Veri keşfi ve tanımlayıcı istatistiklerle başlayan projede mağaza bazlı satış trendleri, mevsimsellik ve promosyon etkileri görselleştirildi. Eksik veriler medyan/ortalama ile dolduruldu, kategorik değişkenler encoding ile dönüştürüldü ve tarih bileşenleri (hafta, ay, yılbaşı, tatil) türetildi. Feature engineering aşamasında rakip mağaza mesafesi, promosyon süresi ve müşteri trafiği gibi yeni özellikler oluşturuldu. Regresyon modelleri (Ridge, Lasso, Random Forest, XGBoost) hiperparametre optimizasyonuyla karşılaştırıldı; XGBoost en iyi performansı göstererek MAPE ve RMSLE metrikleriyle değerlendirildi.
Yazılar (Medium)
Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi
Veri Bilimi
Teknik Beceriler
Diller