2023 Veri Analisti Olmak İçin Gereken Temel Adımlar
Giriş
Alex, veri analisti olma sürecini başlatan bir boot camp tanıtımı yapıyor.
SQL, Excel, Power BI, Tableau ve Python gibi konuları kapsıyor.
Proje geliştirme ve portföy oluşturma hakkında bilgi veriyor.
Temel Beceri Setleri
Öncelikle öğrenilmesi gereken beceriler: SQL, BI araçları, Excel, Python, ve bulut platformları.
SQL'in temel önemi ve iş bulma sürecindeki rolü.
İş zekası ve veri analizi için tablo ve Power BI öğrenilmesi.
Proje Geliştirme ve Portföy
Projelerin nasıl oluşturulacağı ve bunların işe alımda nasıl kullanılabileceği anlatılıyor.
Portföy web sitesi oluşturmanın önemi ve faydaları.
Veri Analisti Özgeçmişi
Veri analisti özgeçmişinin nasıl oluşturulacağı ve nelerin öncelikle yer alması gerektiği açıklanıyor.
Tecrübe eksikliği olanlar için alternatif yollar sunuluyor.
İş Uygulamaları ve Başvuru Süreci
Başvuru sürecinde dikkate alınması gereken stratejiler.
İşe alımcılarla bağlantı kurmanın yolları ve faydaları.
Zaman Çizelgesi
Her adım için tahmini sürelerin görüşüldüğü bir özet.
Tüm sürecin toplamda yaklaşık 6 ay sürebileceği.
Sonuç ve Motivasyon
Hedefe ulaşmanın kişisel hikayesi ile motivasyon sağlanıyor.
Gerçek bir veri analisti olma yolunda öğrenim sürecinin nasıl hızlandırılacağı ele alınıyor.
Giriş
SQL'e giriş ve kullanım önerileri.
Temel SQL video serisinin kapanışı.
JOIN Türleri
INNER JOIN ve dış JOIN türlerinin tanıtımı.
Veri birleşiminde benzer sütunların nasıl kullanıldığı.
Uygulamalı Örnekler
Veriler üzerinde join işlemi yaparak çalışan bilgileri gösterimi.
Tam dış join ve sol dış join'in işleyişi.
Gerçek Yaşam Uygulamaları
Çalışanların maaş bilgileri üzerinden örnekler.
Maaş düşürme senaryosu ve SQL sorguları.
Sonuç ve Abone Olma Çağrısı
Videonun kapanışı.
Abone olma ve gelecekteki içerikler için takip etme çağrısı.
Giriş
Pam Beasley'nin kadın olması ve maaşı hakkında bilgi.
Çalışan demografisi tablosunda kadınların toplam sayısı.
Partition by ve group by kullanımının farkı.
CTE (Common Table Expression)
CTE tanımı ve kullanım amacı.
CTE'nin geçici bir sonuç kümesi olarak nasıl çalıştığı.
CTE ile veri sorgulamanın kolaylığı.
Geçici Tablo Oluşturma
Geçici tablo oluşturmanın basit yapısı.
Veri ekleme işlemi ve Sorgulama örnekleri.
Geçici tabloların, CTE'lere göre avantajları.
Alt Sorgular
Alt sorguların tanımı ve uygulama alanları.
Select, from ve where ifadelerinde alt sorgu kullanma.
Geçici tablolar ve CTE'lerin alt sorgulara göre farkları.
Parametreli Stored Procedure
Stored procedure'in tanımı ve avantajları.
Parametreler kullanılarak sorguların nasıl sınırlandırılabileceği gibi örnekler.
Stored procedure'lerin performans artışı üzerine etkisi.
Alt Sorgu Oluşturma
Çalışan yaş verilerini sorgulamak için alt sorgu oluşturmaya başlanıyor.
Yaşı 30'dan büyük çalışanların ID'leri seçilecek.
Projenin Tanıtımı
Dört proje aşaması tanıtılıyor: SQL, Tableau, ETL ve Python.
Proje başlangıcı için veri seti indiriliyor.
Veri Analizi ve Hesaplamalar
Covid verileri üzerinde toplam vaka sayıları ve ölümler hesaplanıyor.
Veri analizi sırasında ülkelerin rahatsız edici ölüm oranları inceleniyor.
Görselleştirme Hazırlıkları
Sonuçların Tableau'da görselleştirilmesi için hazırlık yapılıyor.
Kıtanın yanı sıra, her bir ülkenin nesnel analizleri yapılıyor.
Kıtasal ve Ülkesel Veriler
Kıtalar ve ülkeler üzerinden verilerin derinlemesine incelenmesi.
Veri katmanlarının kullanarak detaylı analiz yapma.
Küresel Verilerin Hesaplanması
Küresel COVID-19 verilerinin hesaplanması sürecine geçiş.
Tüm ülkeler için toplam değerlerin hesaplanması ihtiyacı.
Yeni Vaka ve Ölüm Sayılarının Gruplandırılması
Vaka ve ölüm sayılarının tarihsel verilere göre gruplandırılması.
Yeni vaka ve ölüm sayılarının toplamının çıkartılması.
Aşıların Etkisi
Küresel aşı verilerinin analizi.
Aşılanmış nüfus oranlarının hesaplanması.
Görselleştirme ve Sonuçlar
Elde edilen verilerin Tableau üzerinden görselleştirilmesi.
Sonuçların yorumlanması ve gelecek projelere hazırlık.
Eşleşen Adreslerle Çalışma
Adres sabit bir referans noktası olarak ele alınıyor.
Parcel ID ile adreslerin eşleşmesi sağlanacak.
Datanın doğruluğu artırılacak.
Substring ve CharIndex Kullanımı
Adres ve şehir değerlerinin ayrı sütunlara ayrılması.
Comma karakteri ile ayrıştırarak yeni sütunların yaratılması.
Daha anlaşılır bir veri yapısı elde edilmesi.
Yinelenen Kayıtların Silinmesi
CTE ve pencereli fonksiyonlar kullanılarak yinelenen verilerin tespit edilmesi.
Gereksiz verilerin silinmesi için SQL update ifadeleri yazılması.
Temiz veri setinin oluşturulması.
Ssl yapılan Güncellemeler
Satış verileri üzerinden güncelleme işlemleri.
Boş veya gereksiz sütunların kaldırılması.
Sütünlar arası daha uyumlu hale getirilmesi.
Videoya Giriş
Kullanıcı bilgileri ve demografik verilerin tanıtımı.
Hangi ürünlerin satın alındığı hakkında bilgi.
Pivot Tablo Oluşturma
Excel'de insert sekmesinden pivot tablo oluşturma.
Otomatik veri seçimi ve yeni bir çalışma sayfası oluşturma.
Veri Analizi
Ülke ve eyalet bazında gelir analizleri.
Gelir ve maliyet gibi değerlerin eklenmesi.
Filtrelerin Kullanımı
Cinsiyet filtresiyle maliyet ve gelir analizi.
Farklı ülkeler için gelirlerin gösterilmesi.
Gelişmiş Fonksiyonlar
Hesaplanmış alanlar ile gelir ve maliyet kontrolü.
Yıl bazında satışların analizi.
Sonuç ve Öneriler
Pivot tabloların kullanımının kolaylığı.
Kullanıcıların elde edebileceği verilerin analiz edilmesi.
İlk Ayarlamalar
Veriler üzerinde belirli kriterler ile hesaplamalar yapma.
Kadın ve yaş kriterlerine göre toplamların hesaplanması.
COUNTIF Kullanımı
Belirli bir koşula uyan hücrelerin sayısını bulma.
Aylık maaş verilerine göre COUNTIF formülünün uygulanması.
Tarih Aralığı Hesaplama
Çalışanın belirli tarihler arasında çalıştığı gün sayısının hesaplanması.
Ayrıca tatil günlerinin hariç tutulması ile 'Network Days' hesaplama.
XLOOKUP'a Giriş
XLOOKUP formülünün tanıtımı ve VLOOKUP'tan farkları.
XLOOKUP ile birden fazla öğenin kolayca döndürülmesi.
Koşullu Biçimlendirme
Veri setinde örüntüleri ve eğilimleri görebilmek için koşullu biçimlendirmenin nasıl kullanılacağı.
Çizgi ve renk skalaları kullanarak verilerin görsel sunumu.
Formül Oluşturma
Formülün nasıl oluşturulacağını öğrenin.
Kullanılacak hücre aralığı ve dolar işaretlerinin önemi.
Hücre aralığını doğru seçerek formül uygulama.
Grafik Oluşturma
Excel'de verileri hızlı bir şekilde grafiklerle görselleştirmek.
2D sütun grafiği ve diğer grafik türleri hakkında bilgi.
Grafik stil ve renk seçimleri.
Veri Temizleme
Veri setlerinde standartlaştırma ve biçimlendirme sorunları nasıl çözülür?
Yinelenen verileri kaldırma ve temel temizlik teknikleri.
Tarih ve sayılar için doğru biçimlendirme uygulamaları.
Giriş
Kullanılmayan verilerin silinmesi.
Tekrar eden verilerin kaldırılması.
Veri setinin daha temiz ve kullanılabilir hale getirilmesi.
Veri Temizleme
Tarih güncellemeleri ve oluşturma tarihleri gibi gereksiz alanların tutulması.
Veri setinin yeniden yapılandırılması için gerekli değişiklikler.
Dashboard Oluşturma
Temel bir proje oluşturma süreci.
Pivot tablolardan görselleştirmelerin oluşturulması.
Etkileşimli filtreleme eklemek.
Grafik ve Görselleştirmeler
Kullanıcı dostu grafik türlerinin seçimi.
Sıralama ve filtreleme işlemleri ile dashboard'ın geliştirilmesi.
Sonuç
Temizlenen ve düzenlenen verilerin kullanımı.
Son dashboard'ın görünümü ve işlevselliği.
Excel ile Dashboard Oluşturma
Excel ile temel bir dashboard oluşturma süreci.
Görsellerin ve rengin ayarlanması.
Veri yani oluşturduğunuz kişisel portföyünüze ekleme fikri.
Tableau'ya Giriş
Tableau'nun temel fonksiyonlarını öğrenme.
Programın ücretsiz versiyonu olan Tableau Public'in kullanımı.
Veri setinin indirilmesi ve ilk visualizasyonun oluşturulması.
Veri Setleri ve Görselleştirme Yöntemleri
Farklı veri setlerinin kullanılması.
Yıllık grafiklerin ve haritaların kullanımı.
Görselleştirmelerde gereken ayarların nasıl yapılacağı.
Joins Oluşturma
Dropdown ile kullanılacak join türlerini seçme.
Joins'ın görsel özelleştirmeleri.
İlişkilerin yönetimi için join'lerin kullanılması.
Join Türleri
Inner Join: Sadece eşleşen verileri alır.
Left Join: Soldaki tablodaki tüm verileri alır.
Right Join: Sağdaki tablodaki tüm verileri alır.
Full Outer Join: Her iki tablodaki tüm verileri alır.
Veri Setlerinin Özelleştirilmesi
Farklı kolonlarla join'ler oluşturma.
Joins'ın nasıl optimize edileceği.
Veri görselleştirmeleri için uygun kolonların seçimi.
Projenin Sonuçlandırılması
Demografik ve iş verileriyle birleşme.
Son ürün olarak oluşturulan Tableau çalışma sayfasını gözden geçirme.
Görselleştirme ve Raporlama
Veri setinden çeşitli görselleştirmeler oluşturma.
Farklı görselleştirmelerin bir arada kullanımı.
Giriş
Power BI projelerine genel bakış.
Airbnb verilerinin analizi için aşamaların tanıtımı.
Veri Setinin Hazırlanması
Verilerin Excel'den Power BI'a aktarılması.
Veri temizleme ve dönüştürme işlemleri.
Görselleştirme Teknikleri
Farklı görselleştirme türlerinin tanıtımı.
Birçok veri görselleştirmesi oluşturulması.
Dashboard Oluşturma
Temel dashboard bileşenlerinin bir araya getirilmesi.
Veri etiketleri ve başlıklarının güncellenmesi.
Sonuçlar ve Paylaşım
Tamamlanan proje ve nasıl paylaşılacağı hakkında bilgi.
Sonuçların özetlenmesi ve gelecekteki çalışmalara dair kısa bilgiler.
Giriş
Power BI'de tablolar arasında ilişki kurmanın önemi.
Veri kaynaklarının nasıl yükleneceği ve tabloların nasıl görüntüleneceği.
Veri İncelemesi
Excel'den gelen veri tabloları ve kolonlarının incelenmesi.
Müşteri bilgileri ve satış verileri.
İlişki Oluşturma
Power BI'de tablolar arasında ilişkilerin otomatik olarak oluşturulması.
Ürün ID ve müşteri ID kullanarak ilişkilerin manuel olarak oluşturulması.
DAX İşlevlerine Giriş
DAX işlevlerinin ne olduğu ve nasıl kullanılacağı.
Ölçüm ve hesaplanmış kolonlar oluşturmanın temelleri.
Koşullu Biçimlendirme
Power BI'de koşullu biçimlendirmelerin nasıl uygulanacağı.
Farklı veri türleri için grafikler ve göstergeler oluşturma.
Giriş
PowerBI eğitim serisine hoş geldiniz.
Bu bölümde veri gruplama üzerine odaklanacağız.
Bins Oluşturma
Büyük rakamları analiz ederken bins özelliği kullanılır.
Yaş gruplarını temsil eden bins oluşturmayı öğreniyoruz.
Listeler ile Gruplandırma
Müşteri bilgilerinin listelenmesi.
Veri gruplarının nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz.
Çizgi Grafikleri ve Diğer Görselleştirmeler
Verileri görselleştirmek için farklı grafikler oluşturmayı deniyoruz.
Çizgi grafiği ile ürün satışlarının grafiksel gösterimi.
Sonuç
Kullanılan grafik türleri ve en iyi uygulamalar hakkında özet bilgi.
Gelecek projeler için izleyicilere tavsiyeler.
Veri Temizliği ve Düzenleme
Öncelikle veri kümesindeki sayısal ve kısıtlama değerlerini ayırma.
K değerlerini kaldırma ve daha temiz bir veri seti oluşturma.
Ortalama maaşların nasıl hesaplanacağını gösterme.
Veri Görselleştirme Başlangıcı
Görselleştirmelerde kullanılacak başlıklar oluşturma.
Kümeleme bar grafiği hazırlanarak iş unvanları ile maaşları gösterme.
Favori programlama dillerinin grafiğini oluşturma.
Hedef Ülke Analizi
Veri analizi ülkelere göre detaylandırarak sunulmaktadır.
Farklı ülkeler için ortalama maaşların gösterimi.
Engellere göre görselleştirmeleri düzenleme.
Son Görsel Düzenleme
Görseller için başlık ve açıklamaların düzenlenmesi.
Renk ve düzen değişikliği ile görünüm iyileştirme.
Grafikler arasındaki ilişkilere ve karşılaştırmalara odaklanma.
Değişkenlerin Tanımı
Değişkenlerin otomatik veri türü ataması yapmakta olduğu açıklanır.
Örnekler: tam sayılar ve metinler.
Değişken Ovaştı
Bir değişkenin eski değerinin üzerine yazma işlemi.
Değişkenlerde büyük-küçük harf duyarlılığı.
Birden Fazla Değeri Aynı Anda Atama
X, Y, Z gibi birden fazla değişkene aynı anda değer atama işlemi.
Çoklu değer atama ve değiştirme örnekleri.
Listeler ve Diğer Veri Yapıları
Listelerin nasıl oluşturulacağı ve veri türleri arasındaki farklılıklar.
Liste içinde listeler oluşturma ve veri türlerinin döngüsü.
Sözlükler
Anahtar-değer çiftlerini içeren sözlüklerin oluşturulması.
Sözlüklerde güncelleme ve silme işlemleri.
If İfadeleri
25 sayısının 10'dan büyük olup olmadığını kontrol etme.
If ve else ifadelerinin kullanımı.
Birden fazla koşul için elif ifadeleri.
For Döngüleri
For döngüsü ile bir liste üzerinde yineleme.
Belirli bir dizi elemanlarının nasıl işleneceği.
Döngü içindeki değişkenlerle işlem yapma.
While Döngüleri
While döngüsünün nasıl çalıştığını anlama.
Break ve continue ifadelerinin kullanımları.
While döngüsüne bir else ifadesi ekleme.
Fonksiyonlar
Python'da fonksiyon tanımlama ve çağırma.
Argümanlar ve varsayılan argümanlar kullanma.
Anahtar kelime argümanları ve değişken argümanlar.
Veri Tiplerini Dönüştürme
Veri tipleri arasında dönüşüm yapma.
String, tupal ve sözlük dönüşümleri.
Liste ve kümeye dönüştürme işlemleri.
BMI Hesaplama Girişi
Video BMI hesaplama projesine giriş yapar.
Mevcut bir BMI hesaplayıcısı örneği gösterilir.
Beden kütle indeksi hesaplama formülü açıklanır.
Kullanıcı Girdisi Alma
Kullanıcıdan ağırlık ve boy bilgilerini almak için input fonksiyonu kullanılır.
Ağırlık ve boy verileri tanımlanır.
BMI Hesaplama
Hesaplama formülü uygulanarak BMI değeri elde edilir.
Ağırlık ve boy girişlerinin düzgün bir şekilde alındığı gösterilir.
BMI Değerlendirmesi
Kullanıcının BMI değeri üzerinden kilolu, normal, zayıf gibi kategorilerde değerlendirilir.
Çeşitli IF-ELSE ifadeleri ile BMI sınırları belirlenir.
Sonuçların Gösterilmesi
Hesaplanan BMI değerine göre kullanıcıya kişisel tavsiyeler sunulur.
Programın genel işleyişi ve mantığı özetlenir.
HTML Yapısı İncelemesi
HTML yapısının temel bileşenleri hakkında bilgi.
Kodun görünümünü düzenlemek için 'pprint' kullanımı.
Gerekli Kütüphanelerin Tanıtımı
Beautiful Soup ve Requests kütüphanelerinin tanıtımı.
HTML içeriğini çekmek için gerekli kod yapısı.
Veri Çekme ve Filtreleme
find ve find_all yöntemleri ile veri çekme.
Belirli HTML etiketleri üzerinden verilere ulaşma.
Pandas ile Veri Çerçevesine Aktarma
Veriyi Pandas dataframe'ine dönüştürme.
CSV dosyası olarak dışa aktarma yöntemi.
Uygulama Projesi: Şirket Verileri
Wikipedia'dan büyük şirketlerin verilerini çekme.
Dışa aktarılan verinin kontrolü ve doğruluğu.
CSV Dosyasını Okuma
Pandas ile CSV dosyası okumak için 'pd.read_csv()' kullanılır.
Dosya yolu kopyalanıp yapıştırılır.
Unicode hatası ile başa çıkmak için okunacak veriyi 'raw' olarak belirtmek gerekir.
Veri Çerçevesinde Filtreleme
Veri çerçevesi içindeki sütunlara göre filtreleme yapılabilir.
Bir sütundaki değerler üzerinden koşullar belirlenerek veri çekilir.
Belirli ülkeleri almak için 'isin' ve 'contains' fonksiyonları kullanılır.
Veri Çerçevesini Sıralama
Veri çerçevelerini sıralamak için 'sort_values()' fonksiyonu kullanılır.
Birden fazla sütuna göre sıralama yapılabilir.
İndeks Yönetimi
Veri çerçevelerinde indeks düzenlemesi yapılabilir.
İkili indeks (multi-index) oluşturma ve kullanma yöntemleri gösterilir.
İndeksleme ve Gruplama
Pandas'ta indekslemenin temelleri.
İlk indeks ya da tam sayı tabanlı indeks kullanımının önemi.
Gruplama Fonksiyonu
Gruplama işlemi için verilerin okunması ve DataFrame'e yüklenmesi.
Gruplama işleminin uygulanabilmesi için uygun sütunların seçilmesi.
Agregat Fonksiyonlar
Farklı agregat fonksiyonları ile veri analizi.
Gruplama sonrası ortalama, toplam, minimum ve maksimum değerlerin hesaplanması.
Veri Çatıştırma ve Birleştirme
Pandas'ta merge, join ve concat gibi veri birleştirme yöntemleri.
Farklı birleştirme türlerinin görsel açıklamaları ile gösterimi.
Grafik Başlıkları ve Öznitelikler
X ve Y ekseninin etiketleri özelleştirilebilir.
Günlük değerlendirmeleri ve skorları göstermek için eksen başlıkları ayarlandı.
Çubuk Grafiği
Çubuk grafiği oluşturmak için DF.plot() kullanıldı.
Stacked bar chart (yığılmış çubuk grafiği) oluşturmak için 'stacked=True' tanımlandı.
Belirli bir sütun yalnızca belirtilerek gösterildi.
Dağılım Grafiği
Dağılım grafiği oluşturmak için hem X hem de Y doğal olarak belirlenmelidir.
S ve C parametreleri ile noktaların boyutu ve rengi değiştirilebilir.
Histogram
Histogramın görselleştirmesi ve veri dağılımını gösterme amacı açıklandı.
Bölme (bins) sayısı ayarlanarak histogramın görünümü değiştirildi.
Kutu Grafiği
Kutu grafiği ile veri dağılımı ve farklı yüzde dilimleri gözlemlendi.
Minimum, maksimum ve medyan değerler incelendi.
Alan Grafiği
Alan grafiklerinin kullanılabilirliği ve genel görünümü tartışıldı.
Figür boyutunun ayarlanması gerektiği belirtildi.
Pasta Grafiği
Pasta grafiği oluştururken hangi sütunun kullanılacağını belirtmek gereklidir.
Renklerin özelleştirilmesi gerektiği vurgulandı.
Grafik Stilleri
Farklı grafik stillerinin nasıl değiştirileceği açıklandı.
Seaborn kütüphanesi ve diğer stiller ile grafiklerin görsellikleri artırıldı.
Değerlerin Temizlenmesi
Hedefımız boş ve geçersiz değerleri temizlemek.
Boş hücreler için 'blank' doldurulması.
Veri çerçevesindeki alanların düzenlenmesi.
İletişim Bilgilerinin Filtrelenmesi
İletişim için kullanılabilecek telefon numaralarının belirlenmesi.
İletişim sağlanamayacak olanların kaldırılması.
Veri çerçevesinin indeksinin sıfırlanması.
Veri Analizi Aşamaları
Veri analizi için kütüphanelerin içe aktarılması.
Veri çerçevesinin oluşturulması ve bilgilerin kontrol edilmesi.
Veri çerçevesinde null ve benzersiz değerlerin belirlenmesi.
Veri Görselleştirme
Koreler arasındaki ilişkileri anlamak için ısı haritasının kullanılması.
Kutu grafikleriyle aşırılıkların incelenmesi.
Veri keşif sürecinin görsel örnekleri.
Proje Tanıtımı
Amazon veri çekme projesine giriş.
Jupyter Notebooks kullanarak veri çekmenin önemi.
Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi
Beautiful Soup ve Requests kütüphanelerinin tanıtımı.
Kütüphanelerin Python ile nasıl kullanılacağı.
Veri Çekmek İçin URL Bağlantısı
Amazon sayfasına bağlanma.
HTTP istekleri ile sayfa içeriğini alma.
Verileri Temizleme ve Düzenleme
Çekilen verilerin temizlenmesi (örneğin fiyat ve başlık).
Fiyat bilgisinin düzenlenmesi.
Sonuçların CSV Dosyasına Yazılması
Veri seti için bir CSV dosyası oluşturma.
Başlık ve veri içeriğinin CSV dosyasına eklenmesi.
Veri Takibi İçin Otomatik Sistemin Kurulması
Belirli aralıklarla fiyat takibi yapacak otomasyon.
Google Mail ile bildirim gönderme özelliği ekleme.
Web Scraping Girişi
Web scraping ile ilgilenenlere temel bilgiler sunuluyor.
Farklı ürünlerin fiyat değişimlerini gözlemlemenin önemi vurgulanıyor.
API ile Veri Alma
Kripto API kullanarak veri alma süreci tanıtılıyor.
Verilerin nasıl temizleneceği ve otomatikleştirileceği üzerine bilgiler veriliyor.
Automasyon ve Zaman Damgası
Veri alma işleminin otomatikleştirilmesi için döngü kullanılıyor.
Her döngüde zaman damgası eklenmekte ve veri çerçevesine eklenmekte.
CSV Dosyasına Veri Yazma
Verilerin CSV dosyasına yazdırılma yöntemi gösteriliyor.
Var olan bir dosyaya verinin eklenmesi sağlanıyor.
Veri Görselleştirme
Verilerden elde edilen değişimlerin görselleştirilmesi için grafikler oluşturuluyor.
Veri çerçevesinin düzenlenerek uygun formata dönüştürülmesi gerekliliği vurgulanıyor.
Giriş
Veri analisti portföy projesinin tanıtımı.
Projenin amacı ve hedefi.
Web Sitesi Oluşturma Seçenekleri
Wix.com gibi web site oluşturucu kullanmayı önerme.
GitHub Pages üzerinden kendi web sitenizi barındırma.
HTML ve Görsel Düzenlemeler
HTML dosyalarının nasıl düzenleneceği.
Projelerin nasıl ekleneceği ve bu süreçte dikkat edilmesi gerekenler.
Projelerin Tanıtımı
Örnek projelerin eklenmesi ve açıklamaları.
SEO dostu URL'lerin nasıl oluşturulacağı.
GitHub'a Yükleme
Web sitesinin GitHub'a nasıl yükleneceği.
GitHub Pages ayarlarını yapılandırma.
Proje Tamamlandı
Farklı şablonların profesyonel göründüğünü belirtir.
GitHub üzerinden projeleri paylaşacak.
Veri Analisti CV'si
Veri analisti CV'sinin genel yapılandırmasını açıklıyor.
Şablonun bağlantısı açıklama kısmında verilecek.
En önemli kısımlara öncelik verilmesinin önemi.
İş Tecrübesi ve Eğitim
İş tecrübesinin doğru bir şekilde yerleştirilmesi.
Eğitim kısmının nasıl düzenleneceği hakkında ipuçları.
Yetenekler ve Projeler
Yeteneklerin ve projelerin CV'de nasıl ön plana çıkarılacağı.
Projelerin görünürlüğünün artırılması için ipuçları.
ChatGPT ile CV Yazma
ChatGPT'den nasıl yararlanabileceğiniz hakkında bilgiler.
Yazım sürecine yardımcı olacak ipuçları.
Data Analyst Bootcamp for Beginners (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projects, more)
Data Analyst Bootcamp for Beginners (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projects, more)