Elif Yılmaz
Data Scientist
elif.yilmaz@gmail.com · +90 532 123 45 67
İstanbul
Türkiye
https://linkedin.com/in/elif-yilmaz
translate.sections.summary
Elif Yılmaz, farklı sektörlerde edindiği 7 yılı aşkın deneyimle güçlü bir veri bilimci. Python ve R kullanarak büyük veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri geliştirmektedir. İş süreçlerini optimize eden ve karar alma süreçlerini hızlandıran çözümler üretiyor. Hedefim, veri odaklı stratejilerle şirketlerin büyümesine katkıda bulunmak ve yenilikçi yapay zeka projeleri geliştirmektir.
translate.sections.experience
Veri Bilimci, ABC Teknoloji A.Ş.
Makine öğrenimi modelleri geliştirilerek müşteri memnuniyetini %15 oranında artırdı. Veri analizi ve büyük veri teknolojileri kullanarak süreçleri optimize etti. Çeşitli sektörlerde veri stratejileri oluşturarak takımın toplam verimliliğini yükseltti.
• Doğruluk oranını %20 artıran öneri sistemleri geliştirdi.
• Veri görselleştirme çözümleri ile haftalık rapor hazırlama süresini %30 kısalttı.
• Yapay zeka tabanlı tahmin modelleri sayesinde satış tahminlerinin doğruluğunu %25 yükseltti.
Veri Analisti, XYZ Veri Analitik Hizmetleri
Farklı sektörlerdeki müşterilere veri analiz ve raporlama hizmetleri sundu. Veri setlerinin temizlenmesi, analiz edilmesi ve görselleştirilmesinde yoğun rol aldı. İş zekası projelerine öncülük etti.
• Müşteri raporlarını otomatikleştirerek raporlama süresini %50 azalttı.
• Performans göstergeleri oluşturma sayesinde ekiplerin karar almasını hızlandırdı.
• İki büyük projede, veri odaklı müşteri segmentasyonu yaparak satış gelirlerini %10 artırdı.
Veri Mühendisi, DEF Araştırma ve Geliştirme
Veri entegrasyonu ve analiz platformları kurdu. Büyük veri projelerinde veri akışını ve kalitesini sağladı. Veri toplama ve depolama süreçlerini otomatikleştirdi.
• Veri entegrasyon süreçlerini otomasyon sayesinde %40 hızlandırdı.
• Veri kalitesi ve bütünlüğü seviyelerini yüksek tutarak analizlerin güvenilirliğini artırdı.
• Yeni veri pipeline'ları tasarlayarak zaman kaybını %35 azalttı.
translate.sections.education
Yüksek Lisans — İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği
Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında yoğunlaşmış, uzmanlık seviyesinde projeler ve araştırmalar yaptı.
Lisans — Boğaziçi Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği
Veri bilimi ve yapay zeka temel dersleriyle güçlü bir mühendislik altyapısı edindi.
translate.sections.skills
Programlama ve Veri Analizi: Python, R, SQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost, LightGBM, CNN, RNN
Veri Gölgeleme ve Modelleme: Big Data, Apache Spark, Hadoop, Data Mining, Veri Temizleme
Veri Görselleştirme ve Raporlama: Power BI, Tableau, Dash, Matplotlib, Seaborn
İletişim ve Takım Çalışması: İnsan İletişimi, Çapraz Fonksiyonel İşbirliği, Proje Yönetimi, Sunum Becerileri
translate.sections.languages
Türkçe (native)
İngilizce (advanced)
Almanca (intermediate)
Veri Bilimcisinin Rolü ve İşin Önemi
Veri Bilimcileri, günümüzün hızla dijitalleşen dünyasında şirketlerin rekabet avantajını yakalamalarına yardımcı olan kritik bir rol üstlenir. Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri geliştirmek temel sorumlulukları arasında yer alır. Bu roller sayesinde, veriyi anlamlı hale getirerek işletmelerin karar verme süreçlerini güçlendirirler.
- Müşteri davranışlarını analiz ederek pazarlama stratejilerine yön verme
- Satış ve operasyon verilerini kullanarak verimliliği artırmak
- Makine öğrenimi modelleri ile tahminler yaparak riskleri minimize etmek
- Veri görselleştirmeleri ile iç iletişimi güçlendirmek
- Veri tabanlarını ve altyapılarını kurmak ve yönetmek
- İngilizce teknik dokümanlar ve raporlar hazırlamak
- Takım çalışması ve proje yönetimi ile süreçleri hızlandırmak
Veri Bilimcisinin Sahip Olması Gereken Temel ve İleri Düzey Beceri Setleri
İş başvurularında ve kariyer gelişiminde, doğru anahtar kelimeleri kullanmak ATS uyumluluğu açısından büyük önem taşır. İşverenlerin aradığı beceri listesini özgeçmişinizde net şekilde belirtmek, pozisyona uygunluğunuzu artırır. Aşağıda, Türkiye ve Avrupa bölgelerinde maalesef sıklıkla aranan detaylı veri bilimi becerileri listelenmiştir.
- Python ve R programlama dilleri
- Makine öğrenimi algoritmaları
- Veri analizi ve veri görselleştirme
- Büyük veri teknolojileri (Apache Spark, Hadoop)
- SQL ve NoSQL veritabanları
- İstatistik ve olasılık teorisi
- Yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları
- Veri temizleme ve ön işleme
- Veri ambarları ve ETL süreçleri
- İngilizce teknik doküman okuma ve yazma
- Grafik ve tablolarla etkili iletişim
- Takım liderliği ve proje yönetimi
- Çapraz fonksiyonel çalışma deneyimi
- Power BI, Tableau ve Dash platformları
- AutoML ve hiperparametre ayarları