Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları
Giriş Yap

Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle hızla gelişiyor. 2026'da kurumsal karar alma süreçlerinde %61 oranında artış gösteren veri analizi, büyük veri ve veri görselleştirme alanlarında derin içgörüler sunar. AI destekli analizlerle daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde edin.

1/126

Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

41 dk okuma10 makale

Veri Analizi Temel Kavramlar ve Başlangıç Rehberi

Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri analizi, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarma ve karar verme süreçlerini destekleme amacıyla yapılan sistematik bir inceleme ve değerlendirme sürecidir. Günümüzde işletmeler, kurumlar ve araştırmacılar, veri analizi sayesinde hızla değişen piyasa koşullarına uyum sağlayabilir ve rekabet avantajı elde edebilir. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişmesiyle, veri analizi otomasyon ve öngörü gücü kazanmış, böylece daha etkin ve verimli hale gelmiştir.

2026 itibarıyla, küresel veri analitiği pazarının büyüklüğü 425 milyar doları aşmış durumda ve Türkiye’de veri analistlerine olan talep son iki yılda %38 artarak önemli bir gelişme göstermiştir. Ayrıca, kurumsal şirketlerde veri tabanlı karar verme oranı %61’e ulaşmıştır. Bu veri, veri analizi ve iş zekasının, her sektörde nasıl kritik bir rol oynadığını gösteriyor.

Sağlık, finans ve e-ticaret gibi sektörlerde gelişmiş analitik çözümlere yapılan yatırımlar artarken, veri güvenliği ve mahremiyet de ön planda tutulmaktadır. Bu nedenle, veri analizi sadece teknik bir beceri değil, aynı zamanda etik ve yasal sorumluluklar da içeren bütünsel bir alan haline gelmiştir.

Veri Analizi Süreci ve Temel Kavramlar

Veri Toplama ve Hazırlama

Veri analizi süreci, ilk adım olarak doğru ve güvenilir verilerin toplanmasıyla başlar. Veri kaynakları; iç sistemler, sensörler, internet ortamı ve kamu verileri olabilir. Toplanan veriler genellikle ham ve düzensizdir; bu nedenle, temizleme ve hazırlama aşaması oldukça kritiktir. Bu aşamada eksik veriler tamamlanmalı, hatalar düzeltilmeli ve uygun formata getirilmelidir.

Veri Keşfi ve Keşif Analizi

Veri keşfi, verinin yapısını anlamak ve içindeki örüntüleri tespit etmek amacıyla yapılan ilk analizlerdir. Bu aşamada, istatistiksel özetler, grafikler ve görselleştirmeler kullanılır. Bu sayede, veri setindeki temel özellikler ve olası ilişkiler ortaya çıkar.

Analiz ve Modelleme

Veri analizi teknikleri, sorunun doğasına göre seçilir. Temel istatistiksel analizler, korelasyon ve regresyon gibi yöntemler kullanılırken, gelişmiş süreçlerde makine öğrenimi algoritmaları devreye girer. Bu algoritmalar, sınıflandırma, tahmin ve kümeleme gibi görevlerde kullanılır. Günümüzde, otomasyon ve yapay zeka destekli analizler, manuel işlemlere göre %45 daha hızlı sonuçlar sağlar.

Veri Görselleştirme ve Raporlama

Analiz sonuçlarının anlaşılır ve paylaşılır olması büyük önem taşır. Veri görselleştirme araçları, karmaşık verileri basit grafikler ve raporlar halinde sunar. Tableau, Power BI ve Python’un matplotlib, seaborn gibi kütüphaneleri, görselleştirme için sık kullanılan araçlardır. Bu sayede, karar vericiler, veriye dayalı stratejileri kolayca belirleyebilir.

Başlangıç İçin Kullanılan Araçlar ve Teknikler

  • Python: Veri analizi ve makine öğrenimi uygulamalarında en popüler dillerden biridir. Pandas, NumPy, Scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphaneler, veri işlemeden model geliştirmeye kadar geniş bir yelpazede hizmet verir.
  • R Programlama: İstatistiksel analiz ve grafik oluşturma konusunda güçlüdür. Veri bilimi ve analitik alanında çok tercih edilen bir dildir.
  • SQL: Veri tabanlarından hızlı sorgulama ve veri çekme işlemleri için kullanılır. Büyük veri setleriyle çalışırken vazgeçilmezdir.
  • Tableau ve Power BI: Veri görselleştirme ve raporlama araçlarıdır. Kullanıcı dostu arayüzleri sayesinde teknik olmayan kullanıcılar da kolaylıkla analiz sonuçlarını paylaşabilir.

Veri Analizi Yapmanın Avantajları ve Stratejik Önemi

Veri analizi, işletmelere pek çok avantaj sağlar. En büyük katkısı, karar alma süreçlerini daha bilinçli ve veri odaklı hale getirmesidir. Bu sayede hatalar azalır, operasyonlar optimize edilir ve rekabet gücü artar. Yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu sayesinde analizler otomatik hale gelir, süreçler hızlanır.

Örneğin, 2026 verilerine göre, otomasyon ve yapay zeka destekli analitik süreçler, manuel analizlere kıyasla %45 daha hızlı sonuç sağlar. Ayrıca, müşteri davranışlarının detaylı analizi, yeni fırsatların tespiti ve risklerin öngörülmesi konularında kritik rol oynar.

Veri görselleştirme araçlarıyla, karmaşık bilgileri kolayca anlaşılır hale getirmek, karar vericilerin doğru ve hızlı adımlar atmasını sağlar. Bu da kurumların stratejik hedeflerine ulaşmasını kolaylaştırır.

Karşılaşılabilecek Zorluklar ve Riskler

Veri analizi süreçlerinde en önemli riskler arasında veri güvenliği ve mahremiyet sorunları yer alır. Özellikle yeni regülasyonlar, kişisel ve kurumsal verilerin korunmasını zorunlu kılmaktadır. Hatalı veya eksik verilerin kullanımı ise yanlış sonuçlar doğurabilir ve stratejik hatalara yol açabilir.

Teknik açıdan, büyük veri setlerinin işlenmesi ve doğru algoritma seçimleri zorluk çıkarabilir. Ayrıca, analizlerde önyargı ve yanlış yorumlama gibi insan faktörleri de risklidir. Bu nedenle, uzmanlık ve sürekli eğitim büyük önem taşır.

Sürekli güncel teknolojileri takip etmek ve veri güvenliği kurallarına uyum göstermek, bu riskleri minimize etmekte yardımcı olur.

Başarılı Veri Analizi İçin En İyi Uygulamalar ve İpuçları

  • Veri kalitesine dikkat edin: Hatalı veya eksik veri, analiz sonuçlarını olumsuz etkiler. Temiz ve doğru verilerle çalışmak ilk adımdır.
  • Hedefleri net belirleyin: Analiz amacı ve soruları açık olmalı, böylece doğru yöntemler seçilebilir.
  • Otomasyon ve yapay zeka kullanımı: Süreçleri hızlandırmak ve hataları azaltmak için otomasyon ve yapay zeka araçlarını entegre edin.
  • Veri görselleştirme: Sonuçları görsel olarak sunmak, karar vericilerin bilgiyi kavramasını kolaylaştırır.
  • Sürekli eğitim: Teknolojideki gelişmeleri yakından takip ederek, yeni araç ve teknikleri öğrenmek, analizlerin doğruluğunu artırır.
  • Güvenlik ve etik kurallara uyum: Veri güvenliği ve mahremiyeti, yasal düzenlemelere uygun hareket edilmelidir.

Geleceğe Yönelik Trendler ve Öğrenme Kaynakları

2026 itibarıyla, veri analizi alanında yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu daha da güçleniyor. Otomasyon ve gerçek zamanlı analizler, karar süreçlerini hızlandırmakta ve daha güvenilir sonuçlar sunmaktadır. Veri güvenliği ve mahremiyet, yeni regülasyonlar nedeniyle öncelikli hale gelmiştir.

Türkiye’de veri analistlerine olan talep %38 artarken, küresel pazar değeri 425 milyar doları aşmıştır. Bu gelişmeler, teknolojinin daha erişilebilir ve etkili hale geldiğinin işaretidir.

Başlangıç seviyesinde, Python ve R öğrenmek, SQL temel becerilerini geliştirmek ve görselleştirme araçlarını kullanmak iyi bir başlangıç noktasıdır. Online platformlar üzerinden alınabilecek eğitimler, pratik yapmaya ve projeler geliştirmeye olanak tanır. Ayrıca, veri bilimi topluluklarına katılmak, güncel gelişmeleri takip etmek ve projeler üzerinde çalışmak, öğrenme sürecini hızlandırır.

Sonuç

Veri analizi, günümüz ve geleceğin en önemli becerilerinden biri olmayı sürdürüyor. Büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi ile entegre olarak, işletmelerin karar alma süreçlerini dönüştürmekte ve rekabet avantajı sağlamaktadır. Bu alanda temel kavramları öğrenmek ve sürekli gelişmek, kariyerinizde fark yaratmanın anahtarıdır. Bilgesam.com olarak, bu başlangıç rehberi ile veri analizi dünyasına sağlam adımlarla giriş yapmanızı dileriz.

Büyük Veri ve Veri Analizi: İşletmeler İçin Stratejik Fırsatlar

Giriş: Büyük Veri ve Veri Analizi Nedir?

Günümüzde işletmelerin rekabet avantajı elde etmesi ve sürdürülebilir büyüme yakalaması için büyük veri ve veri analizi kritik bir rol oynuyor. Büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemleriyle kolayca yönetilemeyen devasa ve çeşitli veri setlerini ifade eder. Bu veriler, müşteri davranışları, operasyonel süreçler, pazar trendleri ve daha fazlasını kapsar. Veri analizi ise, bu büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler ve içgörüler çıkarmak için yapılan sistematik ve bilimsel bir süreçtir.

2026 yılı itibarıyla, küresel veri analitiği pazarının değeri 425 milyar doları aşmış durumda. Türkiye’de ise veri analistlerine olan talep son iki yılda %38 artmış, bu da sektördeki büyümenin ve teknolojik gelişmelerin hızını gösteriyor. İşletmeler, bu teknolojileri kullanarak karar alma süreçlerini hızlandırmakta, müşteri memnuniyetini artırmakta ve yeni pazar fırsatlarını yakalamaktadır. Peki, büyük veri ve veri analizi arasındaki ilişki nedir ve işletmeler bu teknolojilerden nasıl faydalanabilir?

Büyük Veri ve Veri Analizi Arasındaki İlişki

Büyük Veri: Bir Kaynak, Veri Analizi: Bir Araç

Büyük veri, genişliği ve karmaşıklığıyla tanımlanır. Çok farklı kaynaklardan gelen, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden oluşur. Bu verilerin hacmi, hızla artmakta ve çeşitli formatlarda ortaya çıkmaktadır. Veri analizi ise, bu büyük ve çeşitli veri setlerini anlamlandırmak, içlerindeki desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak amacıyla kullanılan yöntemler bütünüdür.

İşletmelerde büyük veri ve veri analizi birlikte çalışır. Büyük veri, işletmenin tüm potansiyel verilerini içerirken, veri analizi bu potansiyeli ortaya çıkarmak ve karar alma süreçlerine entegre etmek için kullanılır. Bu ilişki, adeta bir kaynağın doğru kullanılması ve verimli değerlendirilmesi gibidir. Örneğin, e-ticaret siteleri, müşteri davranışlarını analiz ederek, kişiselleştirilmiş teklifler ve ürün önerileri sunabilir. Bu da, satışların artmasına doğrudan katkı sağlar.

İşletmeler İçin Stratejik Fırsatlar

Veri Odaklı Karar Alma ve Rekabet Avantajı

Veri analizi, işletmelere daha bilinçli ve hızlı kararlar alma imkanı sunar. Özellikle 2026 trendleri gösteriyor ki, kurumsal veri tabanlı karar verme oranı %61'e ulaşmış durumda. Bu gelişme, işletmelerin piyasa koşullarına daha çabuk uyum sağlamasına ve rekabet avantajı yakalamasına olanak tanıyor. Örneğin, finans sektöründe risk analizi ve kredi değerlendirmeleri, yapay zeka destekli veri analitiği ile daha doğru ve hızlı yapılabiliyor.

Müşteri Deneyimini İyileştirme

Müşteri verilerini analiz ederek, işletmeler müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlayabilir. Bu sayede, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve müşteri hizmetleri sunmak mümkün hale gelir. Örneğin, sağlık sektöründe hastaların geçmiş sağlık verileri analiz edilerek, daha uygun tedavi planları hazırlanabilir. Bu, hem müşteri memnuniyetini artırır hem de operasyonel verimliliği güçlendirir.

Operasyonel Verimlilik ve Otomasyon

2026 verilerine göre, yapay zeka ve makine öğrenimi ile otomatize edilen veri analitik süreçleri, manuel analizlere kıyasla %45 daha hızlı sonuç sağlar. Bu da, zaman ve maliyet tasarrufu anlamına gelir. İşletmeler, stok yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu ve maliyet kontrolü gibi alanlarda bu teknolojilerden faydalanabilir. Örneğin, büyük veri ve makine öğrenimi uygulamalarıyla, talep tahminleri daha doğru yapılabilir ve aşırı stok ya da stok eksikliği önlenebilir.

Veri Analizi Teknolojileri ve Araçları

Popüler Araçlar ve Yazılımlar

  • Python: Veri analizi ve makine öğrenimi uygulamalarında en çok tercih edilen programlama dili. Pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphanelerle güçlendirilir.
  • R Programlama: İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme için güçlü bir dil. Özellikle akademik ve araştırma odaklı projelerde kullanılır.
  • SQL: Veri tabanlarından hızlı sorgulama ve veri çekme işlemleri için temel araçtır.
  • Tableau: Veri görselleştirme ve raporlama araçlarından biri. Kullanıcı dostu arayüzü ile karmaşık analizleri kolayca görselleştirmeye imkan tanır.

Bu araçlar, analistlerin ve veri bilimcilerin büyük veri setleri üzerinde çalışmasını kolaylaştırır ve analiz süreçlerini hızlandırır.

Gelecek Trendleri ve En İyi Uygulamalar

2026 Trendlerine Göre Veri Analizi

2026’da, otomasyon ve yapay zeka destekli analizlerin ön plana çıkması bekleniyor. Bu teknolojiler, süreçleri otomatik hale getirerek, insan hatasını azaltır ve sonuçların doğruluğunu artırır. Ayrıca, gerçek zamanlı veri analizi ve görselleştirme araçlarının gelişimiyle, kararlar anlık ve daha etkili hale gelir.

Bunun yanı sıra, veri güvenliği ve mahremiyeti yeni regülasyonlar çerçevesinde en önemli odak noktasıdır. Güvenli ve etik veri kullanımı, işletmelerin sürdürülebilirliği açısından kritik önemdedir.

Başarılı Uygulama İpuçları

  • Veri kalitesine önem verin: Hatalı veya eksik veri analiz sonuçlarını yanlış yönlendirebilir.
  • Hedef belirleyin: Analizlerin amacını netleştirin ve uygun teknikleri seçin.
  • Otomasyon ve yapay zekayı entegre edin: Süreçleri hızlandırmak ve verimliliği artırmak için bu teknolojilere yatırım yapın.
  • Veri güvenliği ve mahremiyet kurallarına uyum sağlayın: Yasal ve etik standartları ihlal etmeyin.

Sonuç: Veri Analizi ile Geleceğe Güvenle Bakın

2026 ve sonrası dönemde, büyük veri ve veri analizi, işletmelerin en büyük stratejik avantajlarından biri olmaya devam edecek. Teknolojilerin gelişimi ve yeni trendler, şirketlerin daha akıllı, hızlı ve doğru kararlar almasını sağlayacak. Bu nedenle, işletmelerin veri analizi yatırımlarını artırması, alandaki en iyi uygulamaları benimsemesi ve güvenlik konusuna özen göstermesi büyük önem taşıyor.

Veri analizi, sadece bir araç değil, aynı zamanda modern işletmelerin sürdürülebilirlik ve rekabet gücü için vazgeçilmez bir stratejidir. İşletmenizin geleceğini şekillendirmek için, büyük veri ve veri analizi alanındaki gelişmeleri yakından takip etmeli ve dijital dönüşümünüzü bu doğrultuda planlamalısınız.

Yapay Zeka Destekli Veri Analizi ve Otomasyonun Geleceği

Giriş: Yapay Zeka ve Veri Analizi Buluşması

2026 yılı itibarıyla, veri analizi ve yapay zeka teknolojileri arasındaki sınırlar giderek bulanıklaşıyor. Büyük veri çağında, işletmeler ve kurumlar, karar alma süreçlerini hızlandırmak ve daha doğru içgörüler elde etmek için yapay zeka destekli otomasyon çözümlerine büyük yatırımlar yapıyor. Bu gelişmeler, veri bilimi ve iş zekası alanında devrim niteliğinde değişiklikler getiriyor. Peki, yapay zeka destekli veri analizi ve otomasyonun geleceği neleri değiştirecek? İşte detaylar.

Yapay Zeka Destekli Veri Analizinin Temel Dinamikleri

Veri Analizi ve Yapay Zeka Entegrasyonu

Veri analizi, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak ve karar süreçlerini desteklemek amacıyla yapılan sistematik çalışmalar bütünüdür. Geleneksel yöntemler, manuel veri temizleme ve analiz süreçleriyle sınırlıyken, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri bu süreçleri otomatikleştirerek hızlandırıyor. Özellikle 2026 itibarıyla, yapay zeka algoritmaları, karmaşık veri paternlerini tanıyarak, öngörücü modeller oluşturmakta büyük rol oynuyor.

Örneğin, sağlık sektöründe hastalık teşhisi veya finans sektöründe risk analizi yaparken, makine öğrenimi algoritmaları büyük veri setlerinden otomatik olarak önemli göstergeleri belirliyor. Bu sayede, veri analistleri ve karar vericiler, daha az zaman harcayarak daha doğru sonuçlar elde edebiliyor.

Makine Öğrenimi ve Otomasyonun Rolü

Makine öğrenimi, yapay zekanın anahtar parçalarından biridir ve veri analizi süreçlerini otomatik hale getirir. Özellikle, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, büyük veri setlerindeki kalıpları tanımada ve öngörülerde bulunmada kullanılıyor. Otomasyon ise, tekrarlayan analiz işlemlerini, raporlama ve görselleştirme süreçlerini hızlandırıyor. Bu sayede, manuel analizlere kıyasla %45 oranında zaman kazanımı sağlanıyor.

Örneğin, finansal kurumlar, risk raporlarını ve müşteri segmentasyonlarını otomatikleştirerek, daha hızlı ve güvenilir kararlar alabiliyor. Aynı zamanda, bu teknolojiler sayesinde, veri güvenliği ve mahremiyet konularında da gelişmeler yaşanıyor; yeni regülasyonlar, otomasyon ve yapay zeka çözümlerinin güvenliğini artırmayı hedefliyor.

2026’da Öne Çıkan Yapay Zeka Uygulamaları ve Trendler

Kurumsal Veri Analitiğinde Devam Eden Dönüşüm

Küresel veri analitiği pazarı, 2026 itibarıyla 425 milyar doları aşmış durumda. Türkiye’de ise, veri analistlerinin talebi %38 artış gösterdi. Bu, kurumların veri odaklı karar verme oranını %61’e yükseltti. Sağlık, finans ve e-ticaret sektörleri, yapay zeka destekli analitik çözümlerine en büyük yatırımları yapıyor. Bu sektörlerde, gerçek zamanlı veri analizi ve öngörücü modeller, rekabet avantajı sağlıyor.

Veri Güvenliği ve Mahremiyetin Önem Kazanması

Gelişmiş yapay zeka uygulamalarıyla birlikte, veri mahremiyeti ve güvenliği, en kritik odak noktalarından biri haline geldi. Yeni regülasyonlar, kurumların veri kullanımını sıkı kurallara bağlarken, yapay zeka teknolojileri de bu kurallara uyum sağlayacak şekilde gelişiyor. Bu alanda, şeffaflık ve etik ilkeler ön planda tutuluyor. Ayrıca, veri şifreleme ve erişim kontrolleri gibi güvenlik önlemleri, yapay zekanın otomasyon süreçlerine entegre edilerek, veri ihlallerinin önüne geçiyor.

Veri Görselleştirme ve Karar Destek Sistemleri

Veri görselleştirme araçları, karmaşık analiz sonuçlarını daha anlaşılır hale getiriyor. 2026’da, Tableau, Power BI ve yeni nesil yapay zeka destekli görselleştirme platformları, karar vericilere anlık ve öngörücü içgörüler sunuyor. Bu araçlar, mobil ve bulut tabanlı çözümlerle erişilebilirliği artırarak, her seviyedeki karar alıcıların ihtiyaçlarını karşılıyor.

Pratik İpuçları ve Gelecek Perspektifi

  • Veri kalitesine odaklanın: Otomasyon ve yapay zeka çözümlerinin etkinliği, kullanılan verilerin doğruluğuna bağlıdır. Veri temizliği ve standardizasyonu, başarının anahtarıdır.
  • Uygun araçları seçin: Python, R, SQL ve Tableau gibi araçlar, veri analistlerinin en çok tercih ettiği teknolojilerdir. Günümüzde, yapay zeka destekli otomasyon çözümleriyle entegrasyon, süreçleri hızlandırır.
  • Sürekli eğitim ve güncel kalın: Veri ve yapay zeka teknolojileri sürekli gelişiyor. Bu nedenle, uzmanlık alanınızı güncel tutmak ve yeni trendleri yakalamak önemli.
  • Veri güvenliğine öncelik verin: Mahremiyet ve güvenlik, hem yasal zorunluluklar hem de kurumsal itibarı korumak adına kritik önemdedir.
  • Stratejik kararlar için öngörücü modeller kullanın: Makine öğrenimi algoritmalarıyla, gelecekteki eğilimleri tahmin ederek, rekabet avantajı elde edebilirsiniz.

Sonuç: Veri Analizinde Yeni Bir Dönem

Görüldüğü gibi, yapay zeka destekli veri analizi ve otomasyon, 2026 yılında hem hız hem de doğruluk açısından büyük bir dönüşüm yaratmaya devam ediyor. İşletmeler ve kurumlar, bu teknolojileri benimseyerek, daha akıllı, güvenli ve etkili karar mekanizmaları kuruyor. Veri güvenliği ve etik ilkeler ise, bu gelişmelerle birlikte daha da önem kazanıyor. Sonuç olarak, veri analizi alanında teknolojik gelişmeler, rekabet ortamını şekillendirmeye ve yeni fırsatlar yaratmaya devam edecek.

Veri analizi, yapay zeka ve otomasyonun bu güçlü birleşimiyle, geleceğin karar alma süreçleri çok daha akıllı ve hızlandırılmış olacak. Bu dönüşümde başarı yakalamak için, kurumların teknolojiyi yakından takip etmesi ve uygun stratejiler geliştirmesi büyük önem taşıyor.

Veri Görselleştirme Araçları ve En İyi Uygulamalar

Veri Görselleştirmenin Önemi ve Temel Amaçlar

Veri görselleştirme, karmaşık veri setlerini anlamlı ve erişilebilir hale getirmede kritik bir rol oynar. Büyük veri çağında, sayısal bilgilerin sadece sayılarla değil, grafikler ve diyagramlar aracılığıyla anlatılması, karar alıcıların ve analiz uzmanlarının süreci hızlandırmasını sağlar. Günümüzde, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, veri görselleştirme araçları daha güçlü ve kullanımı kolay hale gelmiştir. Bu sayede, analiz sonuçlarını görsel olarak sunmak, içgörüleri kolayca kavramayı ve paylaşmayı mümkün kılar.

2026 itibarıyla, kurumsal veri tabanlı karar verme oranı %61’e ulaşmış olup, görselleştirme araçlarının kullanımı bu oranı artırmaya devam etmektedir. Özellikle sağlık, finans ve e-ticaret sektörlerinde, hızlı ve doğru kararlar almak için etkin görselleştirme uygulamaları tercih edilmektedir. Ayrıca, veri analistleri ve iş zekası uzmanları, görsel raporlar ve dashboard’lar oluşturarak, karmaşık analizleri daha anlaşılır hale getirir.

Popüler Veri Görselleştirme Araçları

Tableau

Tableau, dünya genelinde en çok tercih edilen görselleştirme araçlarından biridir. Kullanıcı dostu arayüzü ve güçlü veri entegrasyon yetenekleriyle öne çıkar. 2026 verilerine göre, küresel piyasanın %20’sine yakın paya sahip olan Tableau, özellikle büyük veri ve gerçek zamanlı analizlerde üstün performans sağlar. Örnek olarak, bir finans şirketi, Tableau kullanarak portföy performansını dinamik grafikler ve haritalar üzerinde göstererek, hızlı ve etkili kararlar alabilir.

Tableau’nun en büyük avantajlarından biri, sürükle-bırak özelliği ve çeşitli görsel şablonlar sunmasıdır. Ayrıca, kullanıcıların kendi özel görselleştirmelerini oluşturmalarına imkan tanır ve farklı veri kaynaklarından (Excel, SQL, bulut tabanlı servisler) veri çekebilir.

Power BI

Microsoft’un geliştirdiği Power BI, özellikle kurumsal ortamlar ve Office 365 entegrasyonu ile öne çıkar. Kullanıcılar, Excel ve SharePoint gibi araçlarla kolayca entegre ederek, yeni raporlar ve dashboard’lar oluşturabilir. 2026’da, Power BI kullanım oranı hızla artmakta ve Türkiye’de veri analistlerinin %38’inin tercih ettiği araçlar arasında yer almaktadır.

Power BI’nin en önemli özelliklerinden biri, yapay zeka destekli analiz ve otomatik raporlama özellikleridir. Örneğin, satış verilerini analiz eden bir şirket, Power BI kullanarak anlık satış trendlerini ve öngörücü modelleri görsel olarak sunabilir. Ayrıca, Power BI’ın doğal dil sorgulama özelliği sayesinde, kullanıcılar sadece metin yazarak karmaşık sorgular yapabilir.

Diğer Popüler Araçlar

  • QlikView ve Qlik Sense: Esnek ve güçlü veri görselleştirme platformlarıdır. Özellikle büyük veri analitiği ve öngörücü modellerde kullanılır.
  • Google Data Studio: Ücretsiz ve web tabanlı bir araç olup, Google ekosistemine entegre çalışır. Küçük ve orta ölçekli işletmeler tarafından tercih edilir.
  • Matplotlib ve Seaborn (Python): Veri bilimi alanında, özellikle Python kullanan analistler tarafından tercih edilir. Özellikle detaylı ve özelleştirilmiş grafikler için idealdir.

En İyi Uygulamalar ve İpuçları

1. Amaç ve Hedefleri Belirlemek

Veri görselleştirmeye başlamadan önce, neyi anlatmak istediğinizi ve hedef kitlenizin kim olduğunu netleştirin. Örneğin, üst yönetim için stratejik öngörüler, operasyon ekibi için günlük performans göstergeleri farklı görsel anlatımlar gerektirebilir.

2. Veri Kalitesi ve Temizliği

Görselleştirmenin temelini doğru ve temiz veri oluşturur. Eksik, hatalı veya tutarsız veriler, yanlış sonuçlara ve yanlış anlaşılmalara yol açar. Bu nedenle, veri hazırlama aşamasında dikkatli olunmalı ve uygun temizlik işlemleri yapılmalıdır.

3. Basitlik ve Anlaşılırlık

Grafiklerde karmaşık ve aşırı detaydan kaçının. Kullanıcıların kolayca anlayacağı, net ve sade görseller tercih edin. Örneğin, karmaşık çok katmanlı diyagramlar yerine, tek bir veri setini vurgulayan bar veya çizgi grafikler kullanmak daha etkilidir.

4. Uygun Görsel Türünü Seçmek

Her veri tipi ve analiz amacına göre farklı grafikler kullanılmalıdır. Örneğin, zaman içindeki trendleri göstermek için çizgi grafikler, bölgesel dağılımı anlatmak için haritalar, karşılaştırmaları göstermek için sütun grafikler tercih edilmelidir.

5. Interaktif ve Dinamik Raporlar Oluşturmak

İleri seviyede görselleştirme araçları, kullanıcıların farklı filtreler ve seçimler yaparak, raporları keşfetmesine imkan tanır. Bu, özellikle büyük veri setleri ve karmaşık analizler için önemlidir.

Veri Görselleştirmede Güncel Trendler ve Gelecek Perspektifi

2026 itibarıyla, veri görselleştirme alanında yapay zeka ve otomasyon entegrasyonu, öne çıkan trendler arasındadır. Akıllı algoritmalar, verileri otomatik olarak en uygun görsel biçimlere dönüştürürken, gerçek zamanlı analizler ve canlı dashboard’lar, karar alma süreçlerini hızlandırır. Ayrıca, veri güvenliği ve mahremiyet konuları, görselleştirme araçlarının tasarımında daha fazla ön plana çıkmıştır.

Türkiye’de de, veri analistlerine olan talebin %38 artmasıyla birlikte, kurumsal şirketler, görselleştirme araçlarına ve uygulamalarına büyük yatırımlar yapmaktadır. Bu gelişmeler, veri görselleştirmenin sadece görsel anlatım değil, aynı zamanda stratejik kararların temel taşı olduğunu gösteriyor.

Sonuç ve Genel Değerlendirme

Veri görselleştirme araçları, büyük veri ve yapay zeka destekli analizlerin etkili bir şekilde sunulmasını sağlar. Tableau, Power BI ve diğer platformlar, kullanıcıların karmaşık bilgilerden anlamlı içgörüler elde etmesine olanak tanır. En iyi uygulamalar ve güncel trendler doğrultusunda, görselleştirme süreçlerini optimize etmek, kurumların rekabet avantajını güçlendirir. Ayrıca, görsel anlatımın gücü, veri analizi ile stratejik kararların kesintisiz ve hızlı alınmasını sağlar. Bu nedenle, veri analizi alanında uzmanlaşmak isteyenler, bu araç ve uygulamaları yakından takip etmeli ve sürekli geliştirmelidir.

Kurumsal Veri Güvenliği ve Mahremiyetinde Yeni Trendler

Giriş: Veri Güvenliği ve Mahremiyetin Artan Önemi

2026 yılı itibarıyla, kurumsal veri güvenliği ve mahremiyet, şirketlerin ve kurumların en öncelikli gündem maddeleri arasında yer alıyor. Veri analizi, büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki hızlı gelişmelerle birlikte, işletmelerin karar alma süreçleri daha veri odaklı hale gelirken, bu verilerin güvenliği ve gizliliği de kritik bir hale geliyor. Günümüzde, küresel ve yerel regülasyonlar, veri mahremiyetine ilişkin yeni standartlar getiriyor ve şirketleri bu kurallara uyum sağlamak zorunda bırakıyor. Bu bağlamda, 2026 trendleri ve yeni regülasyonlar ışığında, kurumsal veri güvenliği stratejilerinin nasıl şekillendiğine yakından bakıyoruz.

Veri Güvenliği ve Mahremiyetine Yönelik Güncel Trendler

1. Gelişmiş Veri Güvenliği Teknolojileri ve Otomasyon

Kurumsal veri güvenliği alanında, otomasyon ve yapay zeka destekli çözümler ön plana çıkıyor. Bu teknolojiler, tehditlerin tespiti ve müdahale süreçlerini hızlandırırken, insan hatasını minimize ediyor. Özellikle, yapay zekanın siber saldırıları önceden tespit edebildiği ve anlık müdahale sağlayabildiği sistemler, 2026’da yaygınlaşmış durumda. Otomasyon, veri erişim kontrollerini otomatikleştirerek, yetkisiz erişimleri engelliyor ve olası siber saldırıların etkisini azaltıyor.

2. Veri Şifreleme ve Çok Katmanlı Güvenlik Yaklaşımları

Veri şifreleme teknikleri, kurumsal veri güvenliğinde temel bir rol oynamaya devam ediyor. Özellikle, “zero trust” (sıfır güven) mimarisi ile, herhangi bir erişim talebinde detaylı doğrulama ve şifreleme uygulanıyor. Çok katmanlı güvenlik yaklaşımları, veri erişim noktalarını sınırlandırıyor ve her katmanda farklı güvenlik önlemleri alıyor. Bu, verilerin sadece yetkili kişiler tarafından okunabilir olmasını sağlıyor ve olası veri sızıntılarını engelliyor.

3. Mahremiyet ve Veri Sahibi Haklarına Yönelik Yeni Regülasyonlar

2026 itibarıyla, Avrupa Birliği'nin GDPR'sinden ilham alınan yeni regülasyonlar, Türkiye ve diğer ülkelerde de benzeri düzenlemeleri beraberinde getiriyor. Bu regülasyonlar, kişisel verilerin toplanması, saklanması ve işlenmesine ilişkin katı kurallar getiriyor. Ayrıca, veri sahiplerinin erişim, düzeltme ve silme hakları güçlendirilmiş durumda. Şirketler, bu regülasyonlara uyum sağlamak adına, veri envanterleri tutuyor, veri işleme süreçlerini şeffaf hale getiriyor ve düzenli denetimler yapıyor.

4. Veri Mahremiyeti ve Anonimleştirme Teknolojilerindeki Yenilikler

Veri mahremiyetini korumak adına, anonimleştirme ve pseudonimleştirme teknolojileri hızla gelişiyor. Bu sayede, kişisel veriler, tanımlanamaz hale getirilerek, analiz süreçlerine entegre ediliyor. Özellikle, federated learning (federasyon öğrenimi) gibi yöntemler, veriyi merkezi olmayan şekilde kullanıp, veri güvenliğini artırırken, mahremiyeti koruyor.

Kurumsal Veri Güvenliği Stratejileri ve En İyi Uygulamalar

1. Güçlü ve Güncel Güvenlik Politikaları

Kurumsal seviyede güvenlik politikaları, güncel tehditlere göre sürekli revize edilmeli. Bu politikalar, erişim kontrolleri, veri şifreleme, düzenli güvenlik eğitimleri ve ihlal durumunda izlenecek prosedürleri içermeli. Ayrıca, çalışanların bilinçlendirilmesi, iç tehditleri azaltmada kritik öneme sahip.

2. Veri Envanteri ve Risk Analizi

Veri envanteri ve risk analizi, veri güvenliği altyapısının temel taşlarıdır. Kurumlar, hangi verilerin hangi süreçlerde kullanıldığını detaylı şekilde belgelemeli. Ayrıca, potansiyel riskleri belirleyerek, öncelikli güvenlik önlemlerini almalı. Bu, olası veri sızıntılarına karşı proaktif hareket edilmesini sağlar.

3. Güncel Güvenlik Teknolojilerinin Entegrasyonu

Firewall, IDS/IPS sistemleri, çok faktörlü kimlik doğrulama, sızma testi ve güvenlik duvarları gibi teknolojilerin yanı sıra, yeni nesil çözümler olan davranış analitiği ve tehdit istihbarat platformları da kullanılmalı. Bu teknolojiler, saldırıların erken tespiti ve hızlı müdahale imkanı sunar.

4. Veri Güvenliği ve Mahremiyet Eğitimleri

Çalışanlar, veri güvenliği ve mahremiyeti konusunda düzenli eğitimlerle bilinçlendirilmelidir. Bu eğitimler, olası saldırı türleri, phishing ve sosyal mühendislik gibi tehditlere karşı farkındalık yaratır. Güçlü bir güvenlik kültürü, kurumların savunma hattını güçlendirir.

Geleceğe Yönelik Öngörüler ve Sonuç

2026 ve sonrası, veri güvenliği ve mahremiyeti alanında teknolojik gelişmelerin hız kesmeden devam edeceği bir dönem olacak. Yapay zeka ve makine öğrenimi, tehditleri önceden tespit etme ve önleme kapasitesini artıracak. Ayrıca, regülasyonlar sıkılaşıp, veri sahiplerinin hakları güçlendikçe, şirketlerin uyum maliyetleri artacak. Bu nedenle, veri güvenliği ve mahremiyet stratejileri, şirketlerin sürdürülebilirliği için vazgeçilmez hale gelecek.

Özetle, kurumsal veri güvenliği ve mahremiyetinde yeni trendler, teknolojik yenilikler kadar, uyum ve farkındalık odaklı yaklaşımları da beraberinde getiriyor. Şirketler, bu gelişmelere uyum sağlayarak, hem yasal zorunlulukları yerine getirip hem de müşteri güvenini kazanabilirler.

Sonuç

Veri analizi süreçlerinin hızla büyüdüğü 2026'da, veri güvenliği ve mahremiyet en kritik konu olmaya devam ediyor. Teknolojideki gelişmeler, yeni regülasyonlar ve artan siber tehditler, kurumsal güvenlik stratejilerini sürekli yenilemeyi zorunlu kılıyor. Bu bağlamda, şirketlerin hem teknolojik altyapılarını güçlendirmeleri hem de organizasyonel farkındalıklarını artırmaları, başarı ve sürdürülebilirlik açısından büyük önem taşıyor. Bu yeni trendler, veri analizi ve yapay zeka destekli uygulamalar ile entegre edildiğinde, daha güvenli ve verimli bir veri ekosistemi oluşturulabilir.

Veri Analizi Araçları ve Programlama Dilleri: Karşılaştırmalı Rehber

Giriş: Veri analizi araçlarının temel önemi

2026 yılı itibarıyla, veri analizi alanı hızla büyüyor ve gelişiyor. Büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin entegre edilmesiyle, kurumlar karar alma süreçlerinde daha etkili ve hızlı sonuçlar elde ediyor. Türkiye’de veri analistlerine olan talep son iki yılda %38 artmış durumda. Bu, veri analizi araçlarının ve programlama dillerinin günümüzde ne kadar kritik olduğunu gösteriyor. Peki, hangi araçlar ve diller hangi durumlarda tercih edilmeli? Bu rehberde, en popüler veri analizi araçlarını detaylı karşılaştırmalı olarak ele alacağız ve hangi durumda hangi aracın daha uygun olduğunu anlatacağız.

Popüler veri analizi araçları ve programlama dilleri

Günümüzde en çok kullanılan veri analizi araçları arasında Python, R, SQL ve Tableau öne çıkıyor. Her birinin kendine özgü avantajları, kullanım alanları ve zorlukları bulunuyor. Şimdi, bu araçların özelliklerini ve hangi durumlarda tercih edilmesi gerektiğini detaylandıracağız.

Python: Esneklik ve Çok Yönlülük

Python, veri bilimi ve veri analizi alanında en popüler programlama dillerinden biridir. Günümüzde, yaklaşık %80 oranında veri analisti tarafından kullanılıyor. Çünkü, Python’un geniş kütüphane desteği (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow) sayesinde veri temizleme, görselleştirme, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi uygulamaları oldukça hızlı ve etkili bir şekilde yapılabiliyor.

Python’un en büyük avantajlarından biri, otomasyon ve yapay zeka projelerine kolayca entegre olabilmesi. Ayrıca, büyük veri setlerini işleyebiliyor ve gerçek zamanlı analizlerde yüksek performans sunuyor. Bu nedenle, büyük veri projelerinde ve makine öğrenimi uygulamalarında tercih ediliyor.

Pratikte, Python’u tercih etmek isteyenler, özellikle veri mühendisliği ve yapay zeka alanında uzmanlaşmak istiyorsa, başlangıçta temel programlama ve kütüphaneleri öğrenmeye odaklanmalı. Günümüzde, otomasyon ve yapay zeka destekli analizlerin %45 daha hızlı sonuç sağladığı göz önüne alındığında, Python’un önemi daha da artıyor.

R Programlama: İstatistiksel Analiz ve Veri Bilimi

R, özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirme alanında uzmanlaşmış bir dildir. Dünya genelinde, akademik ve araştırma ortamlarında yaygın olarak kullanılıyor. R’nin güçlü paketleri (ggplot2, dplyr, caret) sayesinde, karmaşık veri görselleştirmeleri ve istatistiksel modeller oluşturmak oldukça kolay.

R dilinin, özellikle veri analistleri ve istatistikçiler tarafından tercih edilmesinin nedeni, detaylı analiz ve görselleştirme imkanlarının geniş olmasıdır. Ayrıca, R ile öngörücü modeller geliştirmek ve analiz sonuçlarını etkili biçimde sunmak mümkün. Ancak, büyük veri setleri ve otomasyon konusunda Python kadar esnek değildir.

Her ne kadar Python’un esnekliği artsa da, R hâlâ istatistiksel ve görsel analizlerde ön planda. Veri analisti ve veri bilimcileri, ihtiyaçlarına göre bu iki dili birlikte kullanmakta. R, özellikle akademik ve araştırma projelerinde tercih ediliyor.

SQL: Veri Tabanı Yönetimi ve Sorgulama

SQL, veri tabanlarından veri çekmek, düzenlemek ve analiz etmek için kullanılan temel araçtır. Günümüzde, veri analistlerinin yaklaşık %70’i, büyük veri tabanlarından hızlıca sorgulama yapmak için SQL kullanıyor. Özellikle, kurumsal veri tabanlarında ve büyük veri ortamlarında, SQL sorguları ile hızlı ve doğru analizler gerçekleştiriliyor.

SQL’in en büyük avantajı, veri tabanlarıyla doğrudan iletişim kurabilmesi ve büyük veri setlerini hızlı bir şekilde analiz edebilmesi. Ayrıca, SQL’in temel sorgulama yetenekleri, diğer analiz araçlarının ön hazırlık aşamasında büyük kolaylık sağlar.

Ancak, SQL sadece veri alma ve temel işlemler için kullanılır. Analiz ve görselleştirme işlemleri için Python veya R gibi dillerle entegre edilmesi gerekir. Günümüz kurumsal ortamlarda, SQL ve Python/R kombinasyonu en etkili sonucu verir.

Tableau ve Veri Görselleştirme Araçları

Veri analizi sadece sayısal sonuçlar üretmek değil, aynı zamanda bu sonuçları anlamlı ve kolay anlaşılır hale getirmektir. Tableau, Power BI gibi görselleştirme araçları, analiz sonuçlarını grafik, rapor ve dashboardlar halinde sunar. Bu araçlar, özellikle karar vericilerin hızlıca içgörü kazanmasını sağlar.

Gelişmiş görselleştirme özellikleri sayesinde, karmaşık veri setleri bile kolay anlaşılır hale gelir. Ayrıca, otomasyon ve gerçek zamanlı veri akışlarıyla, sürekli güncellenen raporlar hazırlamak mümkün. Günümüzde, otomasyon ve yapay zeka destekli analizlerin hızını artırmak ve görselleştirmeleri daha etkili hale getirmek amacıyla Tableau ve Power BI kullanımı artıyor.

Hangi araç/ne zaman tercih edilmeli?

Her aracın kendine özgü avantajları ve kullanım alanları var. İşte, hangi durumda hangi aracın tercih edilmesi gerektiğine dair pratik bilgiler:

  • Python: Makine öğrenimi, otomasyon ve büyük veri projeleri. Ayrıca, yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarında tercih edilmelidir.
  • R: İstatistiksel analiz, detaylı veri görselleştirme ve araştırma projelerinde kullanılır. Akademik çalışmalar ve veri bilimciler için idealdir.
  • SQL: Büyük veri tabanlarından hızlı sorgulama ve temel analizler. Kurumsal veri analitiği ve veri entegrasyonu süreçlerinde vazgeçilmezdir.
  • Tableau / Power BI: Analiz sonuçlarını görselleştirme ve raporlama. Karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla kullanılır.

Özetle, büyük veri projelerinde Python ve SQL birlikte kullanılırken, istatistiksel ve görselleştirme analizleri için R ve Tableau tercih edilir. Günümüzde, bu araçların entegrasyonu ve otomasyonu, veri analistlerinin etkinliğini büyük ölçüde artırıyor.

Güncel gelişmeler ve trendler

2026 itibarıyla, veri analizi alanında otomasyon ve yapay zeka entegrasyonu ön plandadır. Otomasyon sayesinde, analiz süreçleri %45 daha hızlı hale gelirken, gerçek zamanlı ve öngörücü analizler de yaygınlaşıyor. Ayrıca, veri güvenliği ve mahremiyet konuları, yeni regülasyonlar nedeniyle çok daha önemli hale geldi.

Türkiye’de veri analistlerine olan talep %38 artış gösterirken, küresel pazar değeri 425 milyar doların üzerine çıkmıştır. Bu gelişmeler, veri analitiğinin kurumsal karar alma süreçlerinde ne kadar merkezi olduğunu gösteriyor.

En güncel trendler arasında, otomatikleştirilmiş analiz platformları, yapay zeka destekli veri görselleştirme ve gerçek zamanlı analizler yer alıyor. Ayrıca, veri mahremiyeti ve güvenliği, teknolojik gelişmeler kadar, yasal düzenlemelerin de odak noktası olmaya devam ediyor.

Sonuç: Doğru araç ve dil seçimi, başarıyı getirir

Veri analizi, günümüzde bir işletmenin rekabet avantajı elde etmesinde kritik rol oynuyor. Python, R ve SQL gibi araçların doğru kombinasyonu, analizlerin hızını ve doğruluğunu artırıyor. Ayrıca, görselleştirme araçlarıyla, içgörüler daha anlaşılır hale geliyor. 2026 trendleri, otomasyon ve yapay zekanın entegrasyonunu ön plana çıkarıyor. Bu nedenle, veri analistlerinin ve kurumların, ihtiyaçlarına uygun araçları seçip, sürekli olarak güncel teknolojileri takip etmeleri büyük önem taşıyor. Sonuç olarak, doğru araç ve dillerle yapılmış veri analizi, karar alma süreçlerini güçlendiren en etkili yöntemdir.

Veri Analizi ile İş Zekası ve Raporlama Süreçleri

Veri Analizi ve İş Zekası Entegrasyonu

Veri analizi, kurumların karar alma süreçlerini dönüştüren en güçlü araçlardan biridir. Günümüzde, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişimiyle birlikte, veri analizi sadece büyük veri setlerini anlamlandırmakla kalmıyor; aynı zamanda iş zekası ve raporlama süreçlerine de yeni bir boyut kazandırıyor. 2026 itibarıyla, küresel veri analitiği pazarının değeri 425 milyar doları aşarken, Türkiye’de de veri analistlerine olan talep %38 artış gösteriyor. Bu gelişmeler, işletmelerin veri tabanlı karar alma oranını %61’e yükselterek, rekabet avantajı elde etme yolunda önemli bir adım atmalarını sağlıyor.

Veri Analizi ile İş Zekası ve Raporlama Süreçlerinin Temel Prensipleri

Veri Toplama ve Hazırlama

İş zekası ve raporlama süreçlerinin temelinde doğru ve güvenilir verilerin toplanması yer alır. Veri analistleri, ilk aşamada kurumsal veri tabanlarından, sensörlerden veya dış kaynaklardan gelen büyük veri setlerini toplar. Ancak, bu verilerin temizlenmesi ve uygun hale getirilmesi de bir o kadar önemlidir. Eksik, hatalı veya tutarsız veriler, yanlış kararların temelini oluşturabilir. Bu nedenle, veri temizleme ve ön işleme aşaması, veri analizi çalışmalarında titizlikle yürütülmelidir.

Veri Analizi ve Modelleme

Veri analizinde kullanılan araçlar ve teknikler, analiz amaçlarına göre seçilmelidir. Python, R, SQL ve Tableau gibi araçlar, en yaygın kullanılan teknolojilerdir. Python ve R, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi uygulamalarında tercih edilirken, SQL veritabanlarından hızlı sorgulama sağlar. Tableau ve Power BI ise, analiz sonuçlarının görsel hale getirilmesinde kullanılır. Bu aşamada, öngörücü modelleme ve trend analizleri gibi gelişmiş teknikler, raporlama süreçlerini güçlendirir.

İş Zekası ve Raporlama Süreçlerinin Güçlendirilmesi

Otomasyon ve Yapay Zeka Destekli Analitik

2026 yılında, otomasyon ve yapay zeka destekli analizlerin manuel analizlere kıyasla %45 daha hızlı sonuçlar sağladığı bilinmektedir. Bu teknolojiler, özellikle büyük veri setleri üzerinde karmaşık analizleri otomatikleştirir, böylece zaman ve maliyet tasarrufu sağlar. Örneğin, regresyon, sınıflandırma veya kümeleme gibi makine öğrenimi algoritmaları, müşteri segmentasyonu veya risk analizi gibi kritik iş kararlarını hızlandırır.

Veri Görselleştirme ve Raporlama

Veri görselleştirme araçları, analitik sonuçların anlaşılmasını kolaylaştırır. Grafikler, tablolar ve interaktif paneller aracılığıyla, yöneticiler ve karar vericiler karmaşık verileri hızlıca kavrayabilir. Örneğin, satış performansını gösteren dinamik dashboard’lar, gerçek zamanlı güncellemelerle karar alma sürecini hızlandırır. Bu sayede, işletmeler, pazar trendlerine ve müşteri davranışlarına anında tepki verebilir.

Pratik Uygulamalar ve İpuçları

  • Veri Kalitesine Önem Verin: Güvenilir analizler için, verilerin doğruluğu ve tutarlılığı kritik önemdedir. Veri temizleme ve doğrulama işlemlerini ihmal etmeyin.
  • Hedef Belirleyin: Analiz sürecinin başında net hedefler belirlemek, doğru araç ve teknikleri seçmenize yardımcı olur.
  • Otomasyon ve Yapay Zeka Kullanın: Rutin analizleri otomatikleştirmek, süreçleri hızlandırır ve hata oranını azaltır.
  • Görselleştirmeyi İhmal Etmeyin: Sonuçları etkili görseller ve raporlar ile sunmak, karar vericilerin bilgiyi daha hızlı anlamasını sağlar.
  • Sürekli Öğrenin ve Güncel Kalın: Veri analizi teknolojileri sürekli gelişiyor. Eğitimler ve sektörel gelişmeleri takip ederek, en iyi uygulamaları kullanmaya devam edin.

Geleceğin İş Zekası ve Raporlama Trendleri

2026’ya dair öngörüler, veri analizi alanında önemli trendlerin devam edeceğini gösteriyor. Otomasyon ve gerçek zamanlı analizler daha da yaygınlaşacak. Veri güvenliği ve mahremiyet, regülasyonlar sayesinde ön plana çıkacak. Ayrıca, gelişmiş veri görselleştirme araçları ve yapay zeka tabanlı öngörücü modeller, işletmelerin stratejik kararlarını şekillendirmede kritik rol oynayacak.

Sonuç

Veri analizi, iş zekası ve raporlama alanında devrim niteliğinde bir güçtür. Günümüzde, işletmelerin hızla değişen pazar koşullarına uyum sağlaması ve rekabet avantajı yakalaması için kritik bir araç haline gelmiştir. Kurumsal karar süreçlerini güçlendirmek ve daha bilinçli stratejiler geliştirmek için, doğru veri yönetimi, gelişmiş analiz teknikleri ve etkili raporlama uygulamaları hayati önemdedir. 2026 itibarıyla, bu alanın gelişimi, işletmelere daha hızlı ve doğru kararlar alma imkanı sunmaya devam edecektir. Veri analizi ile iş zekası ve raporlama süreçlerini entegre ederek, kurumlar hem verimliliklerini artırabilir hem de pazar trendlerini önceden görebilir hale gelir.

Geleceğin Veri Analizi Trendleri ve 2026 Tahminleri

Geleceğin Veri Analizi Manzarası: Temel Gelişmeler ve Öngörüler

2026 yılına yaklaştıkça, veri analizi alanında köklü değişimler ve yenilikler yaşanmakta. Büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, şirketlerin karar alma süreçlerini dönüştürmeye devam ediyor. Türkiye’de son iki yılda veri analistlerine olan talebin %38 artması, bu alandaki büyümenin ve önemin giderek arttığını gösteriyor. Küresel veri analitiği pazarının değeri ise 2026 yılında 425 milyar doları aşmış durumda. Bu devasa büyüme, sektörün ne kadar kritik hale geldiğine işaret ediyor.

Kurumsal şirketlerde veri tabanlı karar verme oranı %61’e ulaşmış durumda. Sağlık, finans ve e-ticaret gibi sektörler, gelişmiş analitik çözümlere büyük yatırımlar yapmayı sürdürüyor. Özellikle otomasyon ve yapay zeka destekli analizlerin manuel analizlere kıyasla %45 daha hızlı sonuçlar verdiği biliniyor. Bu gelişmeler, veri analizinin hız ve doğruluk açısından yeni standartlar belirlediğine işaret ediyor.

2026 Veri Analizi Trendleri

1. Otomasyon ve Yapay Zeka Entegrasyonu

Otomasyon, veri analizinde devrim yaratmaya devam ediyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, veri hazırlama, modelleme ve raporlama süreçlerini otomatikleştirerek zaman kazandırıyor. Örneğin, Python ve R gibi dillerde geliştirilen makine öğrenimi modelleri, sürekli öğrenerek kendini geliştirebiliyor. Bu sayede analistler, daha stratejik görevlere odaklanabiliyor.

Yapay zekanın analitik süreçlere entegrasyonu, büyük veri hacimlerini gerçek zamanlı analiz edebilme kapasitesini artırıyor. Bu da, işletmelerin pazar değişikliklerine anında tepki vermesini sağlıyor. Ayrıca, otomasyon sayesinde hata oranları azalıyor ve veri güvenliği standartlarına uyum kolaylaşıyor.

2. Gerçek Zamanlı ve Öngörücü Analitik

Geleceğin veri analizi, sadece geçmiş veriyi incelemekle kalmıyor, aynı zamanda geleceği öngörmeye odaklanıyor. Gerçek zamanlı analiz araçları, anlık kararlar alınmasını mümkün kılıyor. Örneğin, finans sektöründe sahte işlemleri tespit etmede veya e-ticarette müşteri davranışlarını anında analiz etmede kullanılıyor.

Öngörücü analitik, trendleri ve olası riskleri önceden tahmin ederek işletmelere avantaj sağlıyor. Bu alanda kullanılan gelişmiş algoritmalar, büyük veri setlerinden anlamlı öngörüler çıkarma kapasitesine sahip. Böylece, şirketler stratejik planlamalarını daha bilimsel ve veri odaklı yapabiliyor.

3. Veri Güvenliği ve Mahremiyetin Önemi

2026 itibariyle, veri mahremiyeti ve güvenliği, en kritik konular arasında yer alıyor. Yeni regülasyonlar ve teknolojik gelişmeler, veri koruma standartlarını sıkılaştırıyor. GDPR ve KVKK gibi düzenlemeler, şirketlerin veri toplama ve kullanma süreçlerini yeniden gözden geçirmesine neden oluyor.

Veri güvenliği, yalnızca yasal uyum açısından değil, aynı zamanda müşteri güvenini kazanmak ve korumak adına da önemli. Bu nedenle, şifreleme, erişim kontrolleri ve anonimleştirme gibi teknolojiler, veri analizi süreçlerinde vazgeçilmez hale geliyor.

Geleceğin Veri Analizi Araçları ve Teknolojileri

1. Python, R ve SQL’nin Evrimi

Python ve R, veri bilimi ve analitik alanında lider konumunu sürdürüyor. Özellikle, Python’un geniş kütüphane ekosistemi (örneğin, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) sayesinde, analiz ve makine öğrenimi uygulamaları hızla gelişiyor. R ise, istatistiksel analizlerde ve görselleştirmede tercih ediliyor.

SQL ise, büyük veri tabanlarından hızlı sorgulama ve veri yönetimi için temel araç olmaya devam ediyor. Bu araçlar, 2026’da da veri analistlerinin vazgeçilmezleri arasında yer alacak.

2. Veri Görselleştirme ve İş Zekası

Gelişmiş veri görselleştirme araçları, karmaşık verilerin kolay anlaşılır hale gelmesini sağlıyor. Tableau, Power BI ve Looker gibi platformlar, kullanıcıların interaktif raporlar ve dashboardlar oluşturmasına imkan tanıyor. Bu sayede, karar vericiler, veriyi görsel olarak hızlıca kavrayabiliyor.

İş zekası çözümleri, otomatik raporlama ve öngörücü analitik ile birleşerek, şirketlerin stratejik kararlarını destekliyor. 2026’da bu araçların kullanım oranı artmaya devam edecek.

3. Yapay Zeka Destekli Otomasyon ve İş Akışları

Yapay zeka ve otomasyon teknolojileri, veri analizi süreçlerini bütünsel hale getiriyor. Örneğin, veri toplama, temizleme, analiz ve raporlama adımlarını tek bir platformda otomatikleştiren çözümler, zaman ve maliyet tasarrufu sağlıyor.

Bu gelişmeler, özellikle büyük veri ortamlarında büyük fark yaratıyor. Otomatik analizler, işletmelerin pazardaki rekabet avantajını artırıyor ve karar alma süreçlerini hızlandırıyor.

Pratik İpuçları ve Sonuçlar

  • Veri kalitesine odaklanın: Hangi gelişmiş araçları kullanırsanız kullanın, doğru ve temiz veri olmadan güvenilir sonuçlar alamazsınız.
  • Hedeflerinizi net belirleyin: Analiz yapmadan önce, hangi soruya cevap aradığınızı ve başarı kriterlerinizi tanımlayın.
  • Otomasyon ve yapay zekayı entegre edin: Süreçleri hızlandırmak ve doğruluğu artırmak için bu teknolojilere yatırım yapın.
  • Veri güvenliği ve mahremiyet kurallarına uyum sağlayın: Yasal düzenlemeleri takip edin ve güvenli veri yönetimi uygulamalarını benimseyin.
  • Sürekli eğitim ve güncel teknolojilere uyum: Veri bilimi topluluklarına katılın, yeni araçları öğrenin ve projelerinizde uygulayın.

Sonuç: Gelecek Vizyonu ve Bilgi Gücü

2026 ve sonrası için veri analizi alanındaki gelişmeler, işletmelerin rekabet gücünü artırmak ve karar alma süreçlerini dönüştürmek adına büyük fırsatlar sunuyor. Otomasyon, yapay zeka ve büyük veri çözümleri, veri analistlerinin ve kurumların iş yapış biçimini köklü şekilde değiştirmekte. Bu trendleri yakından takip ederek, doğru teknolojilere yatırım yapmak, şirketlerin sürdürülebilir başarısı için kritik olacak.

Veri analizi, sadece günümüzün değil, geleceğin en güçlü stratejik araçlarından biri olmaya devam edecek. Bu nedenle, gelişen teknolojileri anlamak ve uygulamak, her seviyedeki işletme ve profesyonel için vazgeçilmez hale geliyor.

Başarılı Veri Analizi Proje Örnekleri ve Case Study'ler

Giriş: Veri Analizinin Gücü ve İş Dünyasındaki Yeri

Veri analizi, günümüzde işletmelerin ve kurumların karar süreçlerini dönüştüren en önemli araçlardan biri haline geldi. 2026 itibarıyla, küresel veri analitiği pazarının değeri 425 milyar doları aşarken, Türkiye’de de veri analistlerine olan talep son iki yılda %38 artış gösterdi. Bu artış, işletmelerin büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak rekabet avantajı yakalama çabalarının bir göstergesidir.

Veri analizi, büyük veri setlerinden anlamlı içgörüler çıkarmak, operasyonel verimliliği artırmak ve müşteri odaklı stratejiler geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Bu bölümde, farklı sektörlerde gerçekleştirilen başarılı veri analizi projelerini ve case study’leri inceleyerek, uygulamalı örnekler ve alınan dersleri ele alacağız.

Sağlık Sektöründe Veri Analizi: Hasta Takip ve Tahmin Sistemleri

Örnek Proje: Hastane Hasta Akışını Optimize Etme

Bir büyük şehir hastanesi, hasta akışını ve yoğunluklarını analiz ederek, kaynakların daha etkin kullanılmasını sağlamak istiyor. Bu amaçla, geçmiş hasta giriş verileri, randevu sistemleri ve acil servis yoğunlukları detaylı biçimde incelendi.

Veri analizinde, Python ve SQL kullanılarak, günlük ve saat bazında hasta yoğunlukları belirlendi. Makine öğrenimi algoritmalarıyla, belirli günlerde ve saatlerde hasta sayısında oluşabilecek artışlar öngörüldü. Ayrıca, Tableau kullanılarak görsel raporlar hazırlandı ve yönetim, bu verilerle personel planlamasını optimize etti.

Sonuçlar, yoğunluğun en fazla olduğu dönemlerde ek personel tahsis edilmesiyle, hasta memnuniyeti %20 oranında arttı ve bekleme süreleri anlamlı derecede azaldı. Bu proje, veri analizi ve öngörücü modellemenin sağlık hizmetlerinde operasyonel başarıyı nasıl artırdığını gösteriyor.

Finans Sektöründe Veri Analizi: Dolandırıcılık Tespiti ve Risk Yönetimi

Case Study: Banka Güvenlik Sistemleri

Bir finans kurumunda, dolandırıcılık ve sahte işlem tespiti, en kritik önceliklerden biri haline geldi. Kurum, makine öğrenimi algoritmalarıyla, milyonlarca işlem verisini analiz ederek, şüpheli hareketleri tespit etmeye başladı.

Bu projede, R ve Python kullanılarak, alışılmadık işlem davranışlarını belirleyen modeller geliştirildi. Ayrıca, SQL sorguları ve veri görselleştirme araçlarıyla, riskli işlemler anında raporlandı. Model, gerçek zamanlı analiz yapabiliyor ve şüpheli işlemleri otomatik olarak belirleyerek, önleyici tedbirlerin alınmasını sağlıyor.

Sonuç olarak, sahtekarlık oranı %35 azaldı ve finansal kayıplar önemli ölçüde önlendi. Bu örnek, veri analizi ve makine öğreniminin finans sektöründeki güvenlik süreçlerine entegrasyonunun önemini ortaya koyuyor.

Perakende ve E-ticaret: Müşteri Davranışları ve Satış Artırma

Başarılı Proje: Müşteri Segmentasyonu ve Kişiselleştirilmiş Kampanyalar

Bir e-ticaret sitesi, müşteri verilerini analiz ederek, farklı müşteri segmentleri oluşturdu. Bu segmentler, satın alma alışkanlıkları, site gezintileri ve demografik bilgiler temel alınarak belirlendi.

SQL ve Python kullanılarak, müşterilerin alışkanlıkları ve eğilimleri ortaya çıkarıldı. Veri görselleştirme araçlarıyla, segmentler net biçimde gösterildi ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları tasarlandı. Örneğin, genç kullanıcılar için indirimler ve yeni ürün önerileri, yüksek harcama yapan müşterilere özel kampanyalar hazırlandı.

Bu strateji, satışları %25 oranında artırdı ve müşteri sadakatini güçlendirdi. Bu case study, veri analizi ile müşteri odaklı pazarlama ve satış stratejilerinin nasıl geliştirilebileceğini kanıtlıyor.

İmalat ve Üretim: Süreçlerin Otomasyonu ve Verimlilik

Örnek: Üretim Hattı Verimliliği Analizi

Bir otomotiv üreticisi, üretim hattındaki verimliliği artırmak amacıyla, sensör ve makina verilerini analiz etti. Bu verileri kullanarak, hatalar ve bakım ihtiyaçları öngörüldü.

Python ve makine öğrenimi algoritmalarıyla, arızaların ve performans sorunlarının erken tespiti sağlandı. Ayrıca, gerçek zamanlı veri görselleştirmeleriyle, üretim süreçleri sürekli izleniyor ve optimize ediliyor. Bu sayede, duruş süreleri %30 oranında azaltıldı ve üretim hızı arttı.

Bu proje, otomasyon ve büyük veri analizi ile imalat sektöründe verimlilik artışının nasıl sağlandığını gösteriyor.

Başarılı Veri Analizi Projelerinden Alınacak Dersler

  • Veri kalitesi ve temizliği önemlidir: Analize başlamadan önce verilerin doğru ve güvenilir olması, sonuçların doğruluğunu belirler.
  • Doğru araç ve algoritma seçimi: Proje amaçlarına uygun, güncel ve etkili araçlar kullanmak başarıyı artırır.
  • İşbirliği ve iletişim: Veri analizi sonuçlarının, karar vericilere net ve anlaşılır şekilde aktarılması gerekir.
  • Sürekli eğitim ve güncel kalma: Teknolojiler hızla gelişiyor; uzmanların, yeni trendleri ve araçları takip etmesi şarttır.
  • Güvenlik ve mahremiyet: Veri güvenliği ve etik kurallar, her aşamada ön planda tutulmalıdır.

Sonuç: Veri Analizi ile Geleceğe Güvenle Bakmak

Farklı sektörlerde gerçekleştirilen başarılı veri analizi projeleri, bu alandaki gelişmelerin ne kadar etkili ve stratejik olduğunu gösteriyor. 2026 trendlerine göre, otomasyon ve yapay zeka destekli analitik süreçleri, manuel analizlere kıyasla %45 daha hızlı sonuç sağlamakta. Ayrıca, veri mahremiyeti ve güvenliği, en kritik odak noktaları arasında yer almaktadır.

Bu projelerden alınacak en büyük ders, doğru araçlar ve veriye dayalı kararların, işletmelerin sürdürülebilir büyümesi ve rekabet gücü kazanması için vazgeçilmez olduğu yönündedir. Veri analizi, sadece bugünü anlamak değil, aynı zamanda geleceğin stratejisini kurmak için de en güçlü araçtır.

Veri Analizi Öğrenmek İçin En Etkili Kaynaklar ve Eğitimler

Giriş: Veri Analizine Başlarken Doğru Kaynaklar ve Eğitimler

Veri analizi, günümüzün hızla büyüyen ve gelişen teknolojik ortamında hayati bir rol oynuyor. 2026 yılı itibarıyla, veri analizi alanındaki küresel pazar değeri 425 milyar doları aşmış durumda ve Türkiye’de veri analistlerine olan talep %38 artış göstermiştir. Bu artış, veri bilimi ve yapay zeka destekli büyük veri çözümlerinin kurumsal karar alma süreçlerine entegrasyonunun hız kazandığını gösteriyor. Dolayısıyla, bu alanda uzmanlaşmak isteyenler için doğru kaynaklar ve eğitimler büyük önem taşıyor. Bu makalede, yeni başlayanlardan ileri seviyedekilere kadar herkesin ihtiyaçlarına uygun, güncel ve etkili eğitim kaynaklarını detaylarıyla ele alacağız. Ayrıca, hangi araçları kullanmalı, hangi platformlardan eğitim almalı ve kendinizi geliştirmek için hangi adımları atmalısınız sorularına yanıtlar sunacağız.

Veri Analizi Öğrenmek İçin Temel ve İleri Düzey Kaynaklar

Başlangıç Seviyesindeki Kaynaklar

Veri analizi dünyasına ilk adımı atanlar için temel bilgiler ve pratik yapma fırsatları oldukça önemli. Bu noktada, ücretsiz ve ücretli online platformlar büyük avantaj sağlar.
  • Coursera: Google Data Analytics Professional Certificate ve IBM Data Science Coursereleri, temel kavramları öğrenmek ve uygulamalı projeler yapmak için ideal. Ayrıca, bu platformlarda başlangıç seviyesinden ileri seviyeye uzanan birçok kurs bulunuyor.
  • Udemy: "Python for Data Science and Machine Learning" ve "SQL for Data Analysis" gibi kurslar, pratik ve uygulamalı içerikleriyle öne çıkar. Ayrıca, indirim dönemlerinde uygun fiyatlı ve kapsamlı eğitimlere erişebilirsiniz.
  • DataCamp: Özellikle veri bilimi ve analitik alanında interaktif dersler sunar. Python, R ve SQL odaklı kurslar, uygulamalı projeler ve alıştırmalar ile öğrenme sürecinizi hızlandırır.
İpucu: Bu platformlarda başlangıç seviyesinde temel kavramları edindikten sonra, küçük projeler yaparak öğrendiklerinizi pekiştirebilirsiniz.

İleri Seviye ve Uzmanlık Kaynakları

Veri analizi konusunda uzmanlaşmak veya makine öğrenimi, yapay zeka entegrasyonu gibi ileri seviyelere ulaşmak isteyenler için çeşitli kaynaklar mevcut.
  • Kitaplar:
    • "Python for Data Analysis" (Wes McKinney): Pandas ve NumPy kütüphaneleriyle veri analizi yapmak isteyenler için klasik bir kaynak.
    • "R for Data Science" (Hadley Wickham): R dilinde veri analizi ve görselleştirme tekniklerini detaylandırır.
    • "Data Science from Scratch" (Joel Grus): Temel algoritmalar ve matematiksel kavramlar üzerine derinlemesine bilgiler sağlar.
  • Online Sertifika Programları:
    • edX ve Coursera’da, IBM veya Johns Hopkins Üniversitesi’nin veri bilimi ve makine öğrenimi sertifika programları, uzmanlık kazanmak için ideal.
    • Google Cloud ve Microsoft Azure gibi platformlar, bulut temelli veri analizi ve yapay zeka çözümlerinde uzmanlaşmak isteyenler için kurslar sunar.
Not: Güncel kalmak ve yeni gelişmeleri takip etmek adına, sektörün önde gelen bloglarını ve konferanslarını da takip etmek faydalıdır.

En Güncel ve Etkili Eğitim Platformları

Online Eğitim ve Sertifika Platformları

Dünyada ve Türkiye’de eğitim teknolojilerinin gelişmesiyle, online eğitim platformları her geçen gün daha fazla tercih ediliyor. Bu platformlar, hem esneklik sağlar hem de güncel içeriklere ulaşmayı kolaylaştırır.
  • Coursera: Dünyanın önde gelen üniversiteleri ve kurumlarıyla iş birliği yaparak, veri analizi ve veri bilimi alanında kapsamlı kurslar sunar. Ayrıca, sertifikalar ve projeler ile portföyünüzü güçlendirebilirsiniz.
  • Udemy: Çeşitli fiyat aralıklarında, özellikle pratik odaklı eğitimler bulabilirsiniz. Güncel içerikler ve sık güncellenen müfredatlar sayesinde, yeni trendleri takip etmek kolaydır.
  • DataCamp: İnteraktif ve uygulamalı eğitimleriyle, özellikle Python ve R üzerinden veri analizi becerilerinizi hızla geliştirebilirsiniz.
  • LinkedIn Learning: Hem teknik eğitimler hem de iş dünyası odaklı içeriklerle, kurumsal veri analitiği ve strateji geliştirme konularında uzmanlaşabilirsiniz.

Türkiye’de ve Dünya’da Öne Çıkan Kaynaklar

Türkiye’de de birçok eğitim kurumu ve platform, veri analizi alanında uzmanlık eğitimi veriyor.
  • Bilgesam.com: Güncel ve detaylı içeriklerle, özellikle veri analizi ve yapay zeka eğitimleri sunar. Ayrıca, sektördeki gelişmeleri yakından takip eden içerikler bulabilirsiniz.
  • Meüskilat ve MEB eğitimleri: Özellikle öğrencilere, öğretmenlere ve kamu çalışanlarına yönelik düzenlenen seminerler ve eğitimler, temel ve orta seviyede bilgi sağlar.
  • Halk Eğitim Merkezi ve Üniversite Uzaktan Eğitimleri: Uygun fiyatlı, yerel seviyede fırsatlar sunar. Özellikle başlangıç ve temel eğitimler için idealdir.

Pratik ve Uygulamalı Öğrenme İpuçları

Veri analizi öğrenirken, öğrendiklerinizi pekiştirmek ve gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmak çok önemlidir.
  • Projeler Geliştirin: Kaggle gibi platformlarda yarışmalara katılarak, farklı veri setleri üzerinde çalışabilirsiniz. Bu, hem portföyünüzü güçlendirir hem de pratik yapmanızı sağlar.
  • Kendinize Hedefler Belirleyin: Her ay yeni bir araç veya teknik öğrenmek, belirli projeleri tamamlamak gibi hedefler koymak, motivasyonunuzu artırır.
  • Topluluklara Katılın: Veri bilimi ve analitik toplulukları, meetup’lar ve online forumlar, bilgi paylaşımı ve networking için mükemmel platformlardır.

Sonuç: Kendinizi Geliştirmek İçin Doğru Adımlar

Veri analizi, günümüzde sadece veri toplama değil, aynı zamanda stratejik kararlar almak, iş süreçlerini optimize etmek ve yeni fırsatları keşfetmek için kritik bir alan. Bu nedenle, doğru kaynaklar ve eğitimler ile kendinizi sürekli güncel tutmak büyük avantaj sağlar. Başlangıçta temel eğitimlerle başlayıp, zamanla ileri düzey kurslar ve projelerle uzmanlaşabilirsiniz. Ayrıca, sektör trendlerini yakından takip ederek, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi alanlarda da kendinizi geliştirmeye devam etmelisiniz. Bu sayede, 2026 ve sonrası veri analizi dünyasında fark yaratma şansınız artacaktır. Unutmayın, en iyi öğrenme, sürekli pratik yapmak ve gerçek projeler üzerinde çalışmaktır. Kendinizi geliştirmeye bugün başlayın ve bu hızla büyüyen alanda fark yaratın.
Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle hızla gelişiyor. 2026'da kurumsal karar alma süreçlerinde %61 oranında artış gösteren veri analizi, büyük veri ve veri görselleştirme alanlarında derin içgörüler sunar. AI destekli analizlerle daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde edin.

Veri AnaliziBüyük VeriYapay ZekaMakine ÖğrenimiVeri GörselleştirmeKurumsal Veri AnalitiğiVeri GüvenliğiOtomasyon

Sıkça Sorulan Sorular

Veri analizi, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler ve içgörüler elde etmek amacıyla yapılan sistematik inceleme ve değerlendirme sürecidir. İşletmeler ve kurumlar, veri analizi sayesinde kararlarını daha bilinçli ve hızlı alabilir. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişmesiyle, veri analizi daha otomatik ve etkili hale gelmiştir. 2026 itibarıyla, kurumsal karar alma süreçlerinde veri analizi kullanım oranı %61'e ulaşmış olup, bu da onun stratejik önemi ve artan talebi gösterir. Veri analizi, sağlık, finans ve e-ticaret gibi sektörlerde rekabet avantajı sağlar ve operasyonel verimliliği artırır.

Veri analizi yapmak için öncelikle veri toplama, temizleme ve hazırlama aşamaları gelir. Daha sonra, uygun analiz teknikleri ve araçları kullanılır. En yaygın araçlar arasında Python, R, SQL ve Tableau bulunur. Python ve R, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi uygulamaları için güçlüdür. SQL ise veri tabanlarından hızlı sorgulama sağlar. Tableau gibi görselleştirme araçları, analiz sonuçlarını grafik ve raporlar halinde sunar. Günümüzde otomasyon ve yapay zeka destekli analizler, manuel işlemlere kıyasla %45 daha hızlı sonuçlar sağlar. Bu araçlar ve teknikler, veri analistlerinin daha etkin ve verimli çalışmalarına olanak tanır.

Veri analizi, işletmelere birçok avantaj sağlar. En önemli faydası, daha bilinçli ve veri odaklı kararlar alınmasını desteklemesidir. Bu sayede hatalar azalır, operasyonel verimlilik artar ve rekabet avantajı elde edilir. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu sayesinde, analiz süreçleri hızlanır ve otomatik hale gelir. 2026 verilerine göre, kurumsal veri tabanlı karar verme oranı %61'e ulaşmıştır. Veri analizi, müşteri davranışlarını anlamada, riskleri tespit etmede ve yeni fırsatları keşfetmede kritik rol oynar. Ayrıca, veri görselleştirme ile karmaşık bilgiler kolayca anlaşılır hale gelir.

Veri analizi sürecinde karşılaşılabilecek başlıca riskler arasında veri güvenliği ve mahremiyet sorunları bulunur. Özellikle yeni regülasyonlar nedeniyle, kişisel ve kurumsal verilerin korunması önem kazanmıştır. Ayrıca, hatalı veya eksik veri kullanımı yanlış sonuçlara yol açabilir. Analizlerde önyargı ve yanlış yorumlama riskleri de vardır. Teknik zorluklar arasında, büyük veri setlerinin işlenmesi ve doğru algoritmaların seçimi yer alır. Bu nedenle, uzmanlık ve doğru araç kullanımı büyük önem taşır. Ayrıca, sürekli eğitim ve güncel teknolojilere uyum sağlama, bu riskleri azaltmada yardımcı olur.

Başarılı veri analizi için en iyi uygulamalar arasında, öncelikle veri kalitesine dikkat etmek ve temizleme işlemlerini titizlikle yapmak yer alır. Ayrıca, analiz hedeflerini net belirlemek ve uygun teknikleri seçmek önemlidir. Otomasyon ve yapay zeka destekli araçlar kullanarak süreçleri hızlandırmak faydalıdır. Veri görselleştirme ile sonuçları açık ve anlaşılır hale getirmek, karar vericilerin işini kolaylaştırır. Ayrıca, sürekli eğitim ve güncel teknolojilere uyum sağlamak, analizlerin doğruluğunu artırır. Güvenlik ve mahremiyet kurallarına uyum, veri güvenliği açısından kritik öneme sahiptir.

Veri analizi, manuel veya geleneksel analiz yöntemlerine kıyasla yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri sayesinde daha hızlı, otomatik ve doğru sonuçlar sağlar. Alternatif olarak, basit raporlama ve temel istatistiksel analizler, genellikle daha zaman alıcı ve sınırlı içgörüler sunar. Günümüzde, otomasyon ve yapay zeka destekli analizler, manuel yöntemlere göre %45 daha hızlı sonuç verir ve büyük veri setlerini daha etkin işler. Ayrıca, gelişmiş görselleştirme ve öngörücü analitik özellikleriyle, veri analizi daha stratejik kararlar alınmasına olanak tanır.

2026 itibarıyla, veri analizi alanında yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu ön plandadır. Otomasyon ve gerçek zamanlı analizler, karar süreçlerini hızlandırmakta ve daha güvenilir sonuçlar sunmaktadır. Veri güvenliği ve mahremiyet, yeni regülasyonlar nedeniyle daha fazla önem kazanmıştır. Ayrıca, veri görselleştirme araçları gelişmiş ve kullanımı kolay hale gelmiştir. Türkiye’de veri analistlerine olan talep %38 artmış olup, küresel pazar değeri 425 milyar doları aşmıştır. Bu gelişmeler, veri analizi teknolojilerinin daha erişilebilir ve etkili hale geldiğini göstermektedir.

Veri analizi öğrenmek isteyenler için başlangıçta Python ve R programlama dillerini öğrenmek faydalıdır. Ayrıca, SQL temel sorgulama becerileri de önemlidir. Online platformlar üzerinden ücretsiz ve ücretli kurslar bulabilirsiniz; Coursera, Udemy ve DataCamp gibi siteler, temel ve ileri seviyelerde eğitimler sunar. Ayrıca, Tableau ve Power BI gibi görselleştirme araçlarının kullanımıyla pratik yapabilirsiniz. Veri bilimi ve analitik topluluklarına katılmak, güncel gelişmeleri takip etmek ve projeler üzerinde çalışmak da öğrenme sürecini hızlandırır.

Önerilen İstemler

Trendler

tr
veri analizi okuluveri analizi 8. sınıfveri analizi nedirveri analizi okulu girişveri analizi konu anlatımıveri analizi lgs çıkmış sorularveri analizi okulu.comnitel veri analizi

İlgili Haberler

Anında yanıtlarÇoklu dil desteğiBağlam duyarlı
Herkese Açık

Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle hızla gelişiyor. 2026'da kurumsal karar alma süreçlerinde %61 oranında artış gösteren veri analizi, büyük veri ve veri görselleştirme alanlarında derin içgörüler sunar. AI destekli analizlerle daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde edin.

Veri Analizi: Yapay Zeka Destekli Büyük Veri ve Makine Öğrenimi Uygulamaları
135 görüntüleme

Veri Analizi Temel Kavramlar ve Başlangıç Rehberi

Veri analizi nedir, temel kavramlar ve ilk adımlar hakkında kapsamlı bir başlangıç rehberi sunuyoruz. Bu makalede, veri analizi süreçlerine giriş yaparken kullanabileceğiniz temel terimler ve araçlar anlatılacaktır.

Büyük Veri ve Veri Analizi: İşletmeler İçin Stratejik Fırsatlar

Büyük veri ile veri analizi arasındaki ilişkiyi ve işletmelerin bu teknolojilerden nasıl faydalanabileceğini detaylandırıyoruz. 2026 trendleri ışığında, büyük veri analitiğinin stratejik avantajlarını keşfedin.

Yapay Zeka Destekli Veri Analizi ve Otomasyonun Geleceği

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin veri analizinde nasıl kullanıldığını ve otomasyonun analiz süreçlerini nasıl hızlandırdığını anlatıyoruz. 2026’da öne çıkan yapay zeka uygulamalarını inceleyin.

Veri Görselleştirme Araçları ve En İyi Uygulamalar

Veri görselleştirme araçlarının analitik sonuçları nasıl daha anlaşılır hale getirdiğini ve en iyi uygulamaları detaylandırıyoruz. Tableau, Power BI ve diğer popüler araçların kullanımını örneklerle anlatıyoruz.

Kurumsal Veri Güvenliği ve Mahremiyetinde Yeni Trendler

Veri analizi süreçlerinde güvenlik ve mahremiyetin önemi artarken, 2026 trendleri ve yeni regülasyonlar ile ilgili kapsamlı bilgiler sunuyoruz. Veri güvenliği stratejileri ve en iyi uygulamaları anlatıyoruz.

Veri Analizi Araçları ve Programlama Dilleri: Karşılaştırmalı Rehber

Python, R, SQL ve diğer popüler veri analizi araçlarının özelliklerini ve kullanım alanlarını karşılaştırıyoruz. Hangi aracın hangi durumda tercih edilmesi gerektiğine dair detaylı bilgiler sunuyoruz.

Veri Analizi ile İş Zekası ve Raporlama Süreçleri

İş zekası ve raporlama alanında veri analizi kullanımı, raporların hazırlanması ve karar verme süreçlerine etkisi hakkında kapsamlı bir rehber. Kurumsal karar alma süreçlerini güçlendirin.

Geleceğin Veri Analizi Trendleri ve 2026 Tahminleri

2026 ve sonrası için veri analizi alanındaki en yeni trendleri ve teknolojik gelişmeleri analiz ediyoruz. Otomasyon, yapay zeka ve büyük verinin gelecekteki rolünü keşfedin.

Başarılı Veri Analizi Proje Örnekleri ve Case Study'ler

Farklı sektörlerde gerçekleştirilen başarılı veri analizi projelerini ve case study'leri inceleyerek, uygulamalı örneklerle öğrenme fırsatı sunuyoruz. Bu projelerden alınacak dersleri anlatıyoruz.

Veri Analizi Öğrenmek İçin En Etkili Kaynaklar ve Eğitimler

Yeni başlayanlar ve ileri seviyedekiler için en güncel ve etkili eğitim kaynakları, online kurslar ve kitaplar hakkında detaylı bilgiler sunuyoruz. Kendinizi geliştirmek için doğru adımları atın.

Bu makalede, yeni başlayanlardan ileri seviyedekilere kadar herkesin ihtiyaçlarına uygun, güncel ve etkili eğitim kaynaklarını detaylarıyla ele alacağız. Ayrıca, hangi araçları kullanmalı, hangi platformlardan eğitim almalı ve kendinizi geliştirmek için hangi adımları atmalısınız sorularına yanıtlar sunacağız.

İpucu: Bu platformlarda başlangıç seviyesinde temel kavramları edindikten sonra, küçük projeler yaparak öğrendiklerinizi pekiştirebilirsiniz.

Not: Güncel kalmak ve yeni gelişmeleri takip etmek adına, sektörün önde gelen bloglarını ve konferanslarını da takip etmek faydalıdır.

Başlangıçta temel eğitimlerle başlayıp, zamanla ileri düzey kurslar ve projelerle uzmanlaşabilirsiniz. Ayrıca, sektör trendlerini yakından takip ederek, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi alanlarda da kendinizi geliştirmeye devam etmelisiniz. Bu sayede, 2026 ve sonrası veri analizi dünyasında fark yaratma şansınız artacaktır.

Unutmayın, en iyi öğrenme, sürekli pratik yapmak ve gerçek projeler üzerinde çalışmaktır. Kendinizi geliştirmeye bugün başlayın ve bu hızla büyüyen alanda fark yaratın.

Önerilen İstemler

  • Veri Analizinde Trend Takibi — Büyük veri ve makine öğrenimi kullanarak 2026 trend analizleri ve öngörüleri sağla.
  • Büyük Veri İçin Anlık Analiz ve Sinyaller — Büyük veri üzerinde gerçek zamanlı ve otomatik sinyal üretimi ile karar destek sağlar.
  • Finansal Veri Analizi ve Strateji Oluşumu — Finansal verilerde teknik göstergeler ve makine öğrenimi algoritmalarıyla stratejiler belirle.
  • Veri Güvenliği ve Uyumluluk Analizi — Veri mahremiyeti ve güvenlik seviyelerini, regülasyonlara uygunluk açısından değerlendir.
  • Veri Görselleştirme ve İçgörü Analizi — Büyük veri görselleştirme araçlarıyla trendler ve önemli içgörüler sun.
  • Makine Öğrenimi ile Tahmin ve Sınıflandırma — Makine öğrenimi algoritmalarıyla veri içinden tahmin ve sınıflandırma yap.
  • Veri Analizinde Sentiment ve Davranış Analizi — Sosyal medya, haber ve içerik verileriyle kamuoyu ve trend sentimentini değerlendir.

topics.faq

Veri analizi nedir ve neden önemlidir?
Veri analizi, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler ve içgörüler elde etmek amacıyla yapılan sistematik inceleme ve değerlendirme sürecidir. İşletmeler ve kurumlar, veri analizi sayesinde kararlarını daha bilinçli ve hızlı alabilir. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişmesiyle, veri analizi daha otomatik ve etkili hale gelmiştir. 2026 itibarıyla, kurumsal karar alma süreçlerinde veri analizi kullanım oranı %61'e ulaşmış olup, bu da onun stratejik önemi ve artan talebi gösterir. Veri analizi, sağlık, finans ve e-ticaret gibi sektörlerde rekabet avantajı sağlar ve operasyonel verimliliği artırır.
Veri analizi nasıl yapılır ve hangi araçlar kullanılır?
Veri analizi yapmak için öncelikle veri toplama, temizleme ve hazırlama aşamaları gelir. Daha sonra, uygun analiz teknikleri ve araçları kullanılır. En yaygın araçlar arasında Python, R, SQL ve Tableau bulunur. Python ve R, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi uygulamaları için güçlüdür. SQL ise veri tabanlarından hızlı sorgulama sağlar. Tableau gibi görselleştirme araçları, analiz sonuçlarını grafik ve raporlar halinde sunar. Günümüzde otomasyon ve yapay zeka destekli analizler, manuel işlemlere kıyasla %45 daha hızlı sonuçlar sağlar. Bu araçlar ve teknikler, veri analistlerinin daha etkin ve verimli çalışmalarına olanak tanır.
Veri analizi yapmanın avantajları nelerdir?
Veri analizi, işletmelere birçok avantaj sağlar. En önemli faydası, daha bilinçli ve veri odaklı kararlar alınmasını desteklemesidir. Bu sayede hatalar azalır, operasyonel verimlilik artar ve rekabet avantajı elde edilir. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu sayesinde, analiz süreçleri hızlanır ve otomatik hale gelir. 2026 verilerine göre, kurumsal veri tabanlı karar verme oranı %61'e ulaşmıştır. Veri analizi, müşteri davranışlarını anlamada, riskleri tespit etmede ve yeni fırsatları keşfetmede kritik rol oynar. Ayrıca, veri görselleştirme ile karmaşık bilgiler kolayca anlaşılır hale gelir.
Veri analizi yaparken karşılaşılabilecek riskler ve zorluklar nelerdir?
Veri analizi sürecinde karşılaşılabilecek başlıca riskler arasında veri güvenliği ve mahremiyet sorunları bulunur. Özellikle yeni regülasyonlar nedeniyle, kişisel ve kurumsal verilerin korunması önem kazanmıştır. Ayrıca, hatalı veya eksik veri kullanımı yanlış sonuçlara yol açabilir. Analizlerde önyargı ve yanlış yorumlama riskleri de vardır. Teknik zorluklar arasında, büyük veri setlerinin işlenmesi ve doğru algoritmaların seçimi yer alır. Bu nedenle, uzmanlık ve doğru araç kullanımı büyük önem taşır. Ayrıca, sürekli eğitim ve güncel teknolojilere uyum sağlama, bu riskleri azaltmada yardımcı olur.
Veri analizi yaparken en iyi uygulamalar ve ipuçları nelerdir?
Başarılı veri analizi için en iyi uygulamalar arasında, öncelikle veri kalitesine dikkat etmek ve temizleme işlemlerini titizlikle yapmak yer alır. Ayrıca, analiz hedeflerini net belirlemek ve uygun teknikleri seçmek önemlidir. Otomasyon ve yapay zeka destekli araçlar kullanarak süreçleri hızlandırmak faydalıdır. Veri görselleştirme ile sonuçları açık ve anlaşılır hale getirmek, karar vericilerin işini kolaylaştırır. Ayrıca, sürekli eğitim ve güncel teknolojilere uyum sağlamak, analizlerin doğruluğunu artırır. Güvenlik ve mahremiyet kurallarına uyum, veri güvenliği açısından kritik öneme sahiptir.
Veri analizi ile diğer alternatifler arasında ne fark vardır?
Veri analizi, manuel veya geleneksel analiz yöntemlerine kıyasla yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri sayesinde daha hızlı, otomatik ve doğru sonuçlar sağlar. Alternatif olarak, basit raporlama ve temel istatistiksel analizler, genellikle daha zaman alıcı ve sınırlı içgörüler sunar. Günümüzde, otomasyon ve yapay zeka destekli analizler, manuel yöntemlere göre %45 daha hızlı sonuç verir ve büyük veri setlerini daha etkin işler. Ayrıca, gelişmiş görselleştirme ve öngörücü analitik özellikleriyle, veri analizi daha stratejik kararlar alınmasına olanak tanır.
Veri analizi alanında güncel trendler ve gelişmeler nelerdir?
2026 itibarıyla, veri analizi alanında yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu ön plandadır. Otomasyon ve gerçek zamanlı analizler, karar süreçlerini hızlandırmakta ve daha güvenilir sonuçlar sunmaktadır. Veri güvenliği ve mahremiyet, yeni regülasyonlar nedeniyle daha fazla önem kazanmıştır. Ayrıca, veri görselleştirme araçları gelişmiş ve kullanımı kolay hale gelmiştir. Türkiye’de veri analistlerine olan talep %38 artmış olup, küresel pazar değeri 425 milyar doları aşmıştır. Bu gelişmeler, veri analizi teknolojilerinin daha erişilebilir ve etkili hale geldiğini göstermektedir.
Veri analizi öğrenmek isteyenler için başlangıç kaynakları nelerdir?
Veri analizi öğrenmek isteyenler için başlangıçta Python ve R programlama dillerini öğrenmek faydalıdır. Ayrıca, SQL temel sorgulama becerileri de önemlidir. Online platformlar üzerinden ücretsiz ve ücretli kurslar bulabilirsiniz; Coursera, Udemy ve DataCamp gibi siteler, temel ve ileri seviyelerde eğitimler sunar. Ayrıca, Tableau ve Power BI gibi görselleştirme araçlarının kullanımıyla pratik yapabilirsiniz. Veri bilimi ve analitik topluluklarına katılmak, güncel gelişmeleri takip etmek ve projeler üzerinde çalışmak da öğrenme sürecini hızlandırır.

İlgili Haberler

  • İstatistik ve Veri Analizi Semineri Tamamlandı - MEB— MEB

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMijAFBVV95cUxNaHp3S1FVTTk2UWhIRzM4ZFYycWJfYzNYVE8xQ0VscWloQzBoLXl6Q010V1JqckIxZHlJNnh3bmYzY0toTjE5eDdsLWxEdldycjVlNC1DbF9val9vanYzSlkwZDh3NDJCZ2ExV0FDLXJGclAxY3dRcDM2ZU5CNHktOGgxMXE3N1g2YWs3Uw?oc=5" target="_blank">İstatistik ve Veri Analizi Semineri Tamamlandı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">MEB</font>

  • Google, Çoklu Veri Türlerini Anlayabilen Gemini Embedding 2 Yapay Zekâ Modelini Tanıttı - ÇözümPark— ÇözümPark

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiswFBVV95cUxOdmREMld6OWE3ZVo1MTJDekVsZFZzbzdPalJrREdHdVpyX0xWR3U3Y0t3NzRZSlVmLUE3YnM5akNwbWF4SkFXSWVKZ1ZoTEhGaFJkQUp0c19sUjZIMjBnbmUtQnRMRlBGXzF1djB5a1pUZUdLZ3Vxd2I4UzJwVzBwd0tJa1p0Qm1RTHV4MkxxQldYb1pneUtRcFBvaVdyQkFhOFdSOGhrNnZONUNFYS1yWXMtNA?oc=5" target="_blank">Google, Çoklu Veri Türlerini Anlayabilen Gemini Embedding 2 Yapay Zekâ Modelini Tanıttı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">ÇözümPark</font>

  • 14 binden fazla veri incelendi: Çok çocuk sahibi olmak yaşam süresini kısaltabilir - Gazete Oksijen— Gazete Oksijen

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMivgFBVV95cUxNRFRKWkhrb2NhVVZGMWkyTG5xLWJSbGt0U3hibVJOdXlrVjZLQlp6UTNkaUJDYVdkM0JrU1huN05DM2k2c1djbFhfb1BEc1BvaWxZV25wMnJQc1FQc2NBRldOZEFmdGlYV3hQOTBSZTRCZzFhRFRSYmF4cEU4d0tGeDQtWl90TkhrNV8yZTAwT1dVM1N0V2liY204a3FxVldaRTc0UzR3eWdnSm8zbVZ3b2FUT2pBYm0wQmJPVjdn?oc=5" target="_blank">14 binden fazla veri incelendi: Çok çocuk sahibi olmak yaşam süresini kısaltabilir</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Gazete Oksijen</font>

  • Excel’e ChatGPT Geldi! - ShiftDelete.Net— ShiftDelete.Net

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiV0FVX3lxTFBSc1ZEejFaWW1SbUNJdUUxLWxzd3FVWGZRQ0VkbnFUdnVsUDlvMElHRkVKVmZoMEN6by1BWl90NV9JX3BrR2J6NWdXYVllUVplSUg2QXVVa9IBX0FVX3lxTFA2X19PMG96WjBNc1dlaDg5ajZJWkhIZVJGUVk1enhLcVl0X3hudzF5dzFveFdaMlgyLUhoVWRCWV95S1UteW8xQ1BIYUl4VlM2UzRVRnY1RTM3SHYxbk5N?oc=5" target="_blank">Excel’e ChatGPT Geldi!</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">ShiftDelete.Net</font>

  • İstatistik Birimleri Çevrim İçi Toplantılarının 2'ncisi MEİS Modülüne Veri Giriş Süreçlerinin İyileştirilmesi ve Kontrolü Üzerine Gerçekleştirildi - MEB— MEB

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAJBVV95cUxQeXJtcEpHQzk4OV9tMGNTX05uaHRQVFhteTBZUGhNWF90c1hXRnZQVE9xSFQyWFBjeWV6RWhHOWlMRW40ZWVCREdfNU9haHlDMHAxU0kwZHJHdko0WmNDTUhuOUxBY3ZrbGVqOVJ4MFhreS01ZFNHblZvMnR4bEstMXlBVWJKY0s2Q25TSmt2LWVIQ3BHaTAtUWdvTDV4ZzBnRjZnby1qOVc1YjFNM0h3Y080WC1GZTJUQXdvS0V3VnRuUFFjeXlfOUxuck9JbWxZNnFOaXNJYW5tNmNWWEItam1kY2YwZ0FNOU5WUVBXV3RoU2ZmUlhDQXFPY01Ta05vRXZOd3k0ZTdEZ3lnMU05QQ?oc=5" target="_blank">İstatistik Birimleri Çevrim İ��i Toplantılarının 2'ncisi MEİS Modülüne Veri Giriş Süreçlerinin İyileştirilmesi ve Kontrolü Üzerine Gerçekleştirildi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">MEB</font>

  • Eskişehir'de Sağlık Profesyonelleri İçin İstatistik Kursu Başarıyla Sonuçlandı - Mersin Haber— Mersin Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiugFBVV95cUxPUzlKT3dPVkpSeFplZGN0YzBRTmNadWxVQUxlcEo1bS11UVUtMVR1YjdJbVFialljcUVaRDkzUHpEOVFhZEpYeVhGdHBIdXpmVUE4b1FTTXRSb0s3ajg0X2VzNmpGY2ZkclFnQjhvZ0FvWEU3THZhN3hJQmRUQTZSUWNEMi1FSWp1cy1vMk5RZk1Jdzgtd2g4dXBIOFhPdnZTdXoxQmF2dEhLX1JXV2hLZzBlYWY2UFBiLUHSAVdBVV95cUxPMF9aaWh1d0hLTU9VZkJtMHJVRnhhSW55cVdPS0xkX0k0MlgxeUJYcm5ndDFENmdEakg1azg5ak5OSlh3MnV5VHpwX25JRjFoM2xoNGFJekk?oc=5" target="_blank">Eskişehir'de Sağlık Profesyonelleri İçin İstatistik Kursu Başarıyla Sonuçlandı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Mersin Haber</font>

  • Yük ve yorulma analizi - Siemens— Siemens

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiqgFBVV95cUxOT3U2LXJoUTJKT3hZcWJZMGN3SXhCZTBvcTZlQW4yeVVlaHRQUk82bGNBT3F2bHlITFU0RjhzeTNBekFVeS1vaXJoMWtUcXlRT3JqeDVuOWc4Rngta3FMdmhfX0hXeTZMWE9Kdm44QTZZdWNyZFoxYXdPN2ZvR25lT0s0WUdiaXpxMHpwZWwtaFF2ZDdIVURCd1ppV2RfVG9IQWpvWjBab0Q1dw?oc=5" target="_blank">Yük ve yorulma analizi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Siemens</font>

  • Amerikan veri analizi ve yazılım şirketi Palantir, son dönemde İsviçre'de tartışmaların odağında - Anadolu Ajansı— Anadolu Ajansı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi2wFBVV95cUxQVXlEN0twOXZ4dTBtYWMtaXFXVW1mNWlLMURzQ0YwYTU5MXFOYi1MUVdRalZiR2dwRWZ5RmRkMFl5cDJ5QmR0WnhaRlFzWWVzV3NncmE3eFVfX1l6M3dqV2d3bFZqSUdXTlVyeGdQXy1QV3NtSW95TWVtWjFTcFpSaFJRbWNYbG5yS3doMWxZQnlYbUlUekp1NHhwZnlVMnR4QzRJejRiQWNUUVJUNTl1VVdzU3l3dFdWcGJ2TUxjVWEtUzdHU0NQOFdfclpnbEFUWnhfSkFqOHV6VkE?oc=5" target="_blank">Amerikan veri analizi ve yazılım şirketi Palantir, son dönemde İsviçre'de tartışmaların odağında</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Anadolu Ajansı</font>

  • Palantir, İngiltere Savunma Bakanlığından ihalesiz sözleşme almış - Harici— Harici

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAFBVV95cUxPbkM4aDY0T1N2eHJfX0VHZlN1TFkxbC1EbDRZU2FxQ0xtd0JyT2RoaGVhME1KVldncVc2cFdPSE5MVVFvX29LM1d5Z2NwWTRXRzN0VXNFb0ZNQWc3Q01jUjFoak9qb1RRODdKck01aF9NdzRUVlotV0xiLTUtYkZ5YldGTU03TW9mVFJpVG9SNGPSAZABQVVfeXFMT25DOGg2NE9TdnhyX19FR2ZTdUxZMWwtRGw0WVNhcUNMbXdCck9kaGhlYTBNSlZXZ3FXNnBXT0hOTFVRb19vSzNXeWdjcFk0V0czdFVzRW9GTUFnN0NNY1IxaGpPam9UUTg3SnJNNWhfTXc0VFZaLVdMYi01LWJGeWJXRk1NN01vZlRSaVRvUjRj?oc=5" target="_blank">Palantir, İngiltere Savunma Bakanlığından ihalesiz sözleşme almış</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Harici</font>

  • SBF’de “Temel SPSS ve Veri Analizi Eğitimi” gerçekleştirildi - Anadolu Üniversitesi— Anadolu Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiowFBVV95cUxQcHpNclRJT21jWVJCU2FRMERiU2dOakJRd0hOclNNaWx2WHVQN190VlEtNDE4VzEzclY5VGdnQTNySkVQSHRjLUFqX2tVRGUwUkNicDA3bVlVZ1RPYlFUcnZvcFBWd1E1NVZEQXR5LW04cjlDcjBUeEVPdGpTck5MOV83eGFyM202NzJ2XzdQS1B3aGZfVXhGbEZrbzFhcWNjanFB?oc=5" target="_blank">SBF’de “Temel SPSS ve Veri Analizi Eğitimi” gerçekleştirildi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Anadolu Üniversitesi</font>

  • Amazon One Medical, laboratuvar sonuçları için sağlık veri analiz aracı başlattı - Investing.com Türkiye— Investing.com Türkiye

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiywFBVV95cUxPRFZYUmhRRm96bjc3N2lEZ3pNR0dLQ1EzRnpraVRSUXdaN0QwcXBULUZYVEFMWVFnNnhxVWdZbXNXdDlOZG1hVkRLbW12X3RlR25KQXdOQnVwc29xWDFKZ3dVZk9OU2k1enlJWVNXOVNEdEhrS1hwVDcxTjV3eldxbHNjLTZRZGx6djExNEM0WlVBQmZPMG1nMGZNcFlVN1hlMHVFaW42REhtQVZUb1BRcWVvWW1Ibmc5bEhqSnJteVNpeV9qOXgyeUw0SQ?oc=5" target="_blank">Amazon One Medical, laboratuvar sonuçları için sağlık veri analiz aracı başlattı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Investing.com Türkiye</font>

  • Veri Analizi Dönüşüyor: Otonom Beyinler Çağı - Son Dakika— Son Dakika

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMilgFBVV95cUxNUVl0RWFhT0hsZ0dlQUdGNlFKdVdicjR0STFvemhBWXV0VXUwQkptRHBsSzYxc0JNT3dSbGpRT3o4TVJ4UnBzbXZncWR0LTg2QUNUWDBzOFJwYnlfNGNoaXQ1bG1BNk1GZTFKNnRZSXEyM094cHYwNWZPdnNVQXo2MEFGWTRVSXJGcDA3UGFWcHdqdE51SFHSAZMBQVVfeXFMTUpuZmNIajdXa25Ib1EtQ0UwemNBRXlPRVBtUTNQM1kxblJ0S0pFVXZteGV3aXdhVDdTZVBXUmRFem1uUUphM1ItM0hjNm1JRnMyZVA0RzgycFJUMGxINHVQS3d5NGNXN3VQVG9hNlMzOXB6R3o0Vkl6b1dURU0wRnRQOUFMdWVMMnlQRjlxcGlfdU1v?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Dönüşüyor: Otonom Beyinler Çağı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Son Dakika</font>

  • YÖK'ün "Veri Analizi Okulu"nun ikinci dönemi başlıyor - Milliyet— Milliyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimAFBVV95cUxNYXJNcHhoc1RjYlJiSUNDWTNxTlVBdTBRTkxHeTJRWjhHRktJM1B1blZ0TnJfdkRXS1J6OVJ4TFE1SE05dEozNWFNaFp2M2l2THJzdGlhVUM4dEhKQnZoOW1KdVVZTFF4R1NIbms3bG9xbVBoWWQ4c3lEeldqd2h5WnVjZGw5SmF2QnRZMUxqTzhfR0xXcGhPVA?oc=5" target="_blank">YÖK'ün "Veri Analizi Okulu"nun ikinci dönemi başlıyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Milliyet</font>

  • İş Hayatında Kullanabileceğiniz En İyi Yapay Zeka Araçları - Oggusto— Oggusto

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAFBVV95cUxNSlJHOU5JVmphZzI3TFd5QWU0MTZLajUzcDFKLUVJam1uSzZmMEwtMnktTXJIeTVReElWY25HVzJ4OGhRTmN2VWt4bHNaaXZ4Q0ZxbTRMNUpPV1BNV3YxZjRVVUdhd01ES0pCQy1zdDJJUUVIVXoyVXVwM3VQck54bm9kNjdrZ2JBTG52RjhvY0g?oc=5" target="_blank">İş Hayatında Kullanabileceğiniz En İyi Yapay Zeka Araçları</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Oggusto</font>

  • Elazığ Belediyesi DİGEM’de E-Ticaret ve Veri Analizi Eğitimleri İçin Başvurular Başladı - Elazığ Son Haber— Elazığ Son Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiuAFBVV95cUxQRVJxT2lWWll4S3k2cmU2NUVqR3piaWY3aGUxUXlJSGdyeVNjTDlYOExmUkxaaXFoenlLTWRwOVJwN2dYYjFXc05wYTZIejdMNVJ2WksxV1ZjVERKQ2hDRkUzZzdBcDhRbjBSVmo0a0VnUTZ3MkdFSG12VTh2UDRQQ0ZCWl82OGcxTnFiSFU0YUtYNjhVY1p5aF9iTDl0dURfUTlDVFkxYV9PMmJUU3NjY01aa3prLVY1?oc=5" target="_blank">Elazığ Belediyesi DİGEM’de E-Ticaret ve Veri Analizi Eğitimleri İçin Başvurular Başladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Elazığ Son Haber</font>

  • Elazığ Belediyesi DİGEM’de Ücretsiz E-Ticaret ve Veri Analizi Eğitimleri İçin Başvurular Başladı - Elazığ Bülten— Elazığ Bülten

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiwgFBVV95cUxOcG5SRmltQ0wzLVVlU2d0aElJdC10dmlSVmtQS1JfdVZ5bzJoejFzSjBwMU9GOU9ibjdZcTJUc1dIMXE4bXJjdGVWb3UwMVpRcnp6MDlwRkh2V2ZfTnc0Mk1Nb3N6UlJHaFlrODljamV6bTJEa1k2dEJDRzBEQ09WTW1CdlVpWnJJVHZjZFFMdHpvZl9IbkEzUndtTkhHT0t1eVA4RU1tM2VySlhxclVsb1lmZ0I1QUs2YUZ6cWs3VGVrUdIBxwFBVV95cUxPSktGVGxtQ080czhLVi1HMmpnNkptcjZnN0JrTmtvNGQ4T1dNVFpmR0lpX0ozMWJvZDZpUktxd3Y1aWdzaWdjb2JXWGZVWTR1NnpnMjBrb1V5b2RqeE9yT3hKdTh2LWRtLUZadnlOLWpuQ3RHaTQ5V09DX3dOS2d1NWRGdGY4cWY1azdVWHBINnFnUEcwNnpkRlZLLVQ4YUxsM3ZSVWREQUliYUJtcXc3UUVnaEdNRmlKQnR5UE1wWTNzY2NJUjRn?oc=5" target="_blank">Elazığ Belediyesi DİGEM’de Ücretsiz E-Ticaret ve Veri Analizi Eğitimleri İçin Başvurular Başladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Elazığ Bülten</font>

  • Yatırımcılara müjde! İşte yeni dizi: Adnan Salih’ten bomba gibi ‘veri analizi’ haberi - Borsanın Gündemi— Borsanın Gündemi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiuwFBVV95cUxOcGNrbWRfMEdDOHN0TWFPakVaaHh0cEFFYWh0QzJBMHNfci1idENhbHhOMmRPaGoxZFVqWmtpUjhiWUhYbXRta0FNdGYwd3A3RmY2ZnFSZlVtY1VEOHdfZlVoNF9CWXY5Nnk0QVBIQWVkS3c4eXptUkw5ZWRsTW1WZVRQeW5QeXV6X3M1ZmRVVGZlZG1UT1NCbllRTVQ3b3V0WVcya0N4ZkxmYW5Bb2lrNEh1MVZRamFpSjFn?oc=5" target="_blank">Yatırımcılara müjde! İşte yeni dizi: Adnan Salih’ten bomba gibi ‘veri analizi’ haberi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Borsanın Gündemi</font>

  • Gençlerde cinsiyetlerin sağ-sol ayrımındaki rolü ne? - Yeniçağ Gazetesi— Yeniçağ Gazetesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimwFBVV95cUxNOVJPQnVidmhESE1KZEstSHVVZFZiNzdjYXNhMWw5MWRSM3otZV8wS2UtN3BfTEdYS1REYV9xWmNpNzRmVkY3RmI3QzNxYVhTU2FWTzRJcUwxMDlTUl9ock56YU5KYzJFOVN2c2JRVWtZeld6NldlNExLbFVOV0R2T0dmU2dqb0FsUXc4VXhuQ1hGdVI0VHlTSmRMZw?oc=5" target="_blank">Gençlerde cinsiyetlerin sağ-sol ayrımındaki rolü ne?</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Yeniçağ Gazetesi</font>

  • “Küresel riskleri yönetmek için veri analizi şart” - Ekonomist Dergisi— Ekonomist Dergisi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMilAFBVV95cUxPdHVGWE1iM0lRMVlLYjZLTGhCOXc0ejBhNDI3MUdSc3NPUVZGMUhyRGxqMWJQeWZaUmFuZGdSalNsMUJHRXJhLThQemtmMFY5ZkRrajBKYXY4U21yblRiZUpjS2FBZDlsWHJPN2JPM24tU3JGZ0VlUE82RjlKZ3RrM2lTSTdZVzhQaHFVUGwwZC1KZ21G?oc=5" target="_blank">“Küresel riskleri yönetmek için veri analizi şart”</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ekonomist Dergisi</font>

  • Vergi odaklı temel seviye veri analizi ve görselleştirme - EY— EY

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiqwFBVV95cUxOX0pzVU93c0RvUWFQUUhiM0tHRU9rR01xUWdwT2ZyYjIwU0xsY3FkRUdodGRDdlp5Q3UzZm9yZjlMQnBfNV9HYVJJb2pkMGdCWW0xMmh2Uk5zRjZFdTZMZHNjeFk4VllRdmdwMEctenBSdWZSajlKR0c4blZnMk4xYnpzaXRTVzRVejFmUGtOLWFYZWZOQXZCNi1xTGxhYUJCbEJkSGljNXQ4ZlE?oc=5" target="_blank">Vergi odaklı temel seviye veri analizi ve görselleştirme</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">EY</font>

  • 81 İl İstatistik Birimleri Çevrim İçi Toplantılarının İlki Gerçekleştirildi - MEB— MEB

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiswFBVV95cUxPNFk0bnc3OHUxNDJPeDBsRWt4azhxT0NhYzRTdGk5dzZfVk9SSUdNZXYtV3RxOUZ1WjdCNnU0ZXFhY1JSQWN4andWeE1WblVaSzRfdXFHMHI5SFpxbnBVSzN1X1duakxrR0NsTzVOeXllVXg0WWVDSzhvRWtTcUVaWllDdUtJblRxVVJndGZlc2ZHTWFhQkIyWVd2UDd4c05JZkFYTkZESWNGVXlEblJQWWl1OA?oc=5" target="_blank">81 İl İstatistik Birimleri Çevrim İçi Toplantılarının İlki Gerçekleştirildi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">MEB</font>

  • ASBÜ’de “Hadis, Dijital ve Veri Analizi” Paneli Düzenlendi - Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi— Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiTEFVX3lxTE5ranloXzRtUUljaGdiOEVOa3RvQmFMaEtfNTVDdldMMnlPMnlVNWhlUTJ3VldTUlZrUURIVGxuaU83eHl5VHlIczBYSVc?oc=5" target="_blank">ASBÜ’de “Hadis, Dijital ve Veri Analizi” Paneli Düzenlendi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi</font>

  • YÖK’ten dijital hamle: 135 bin başvuru alan Veri Analizi Okulu ilk dönemini tamamladı - Milliyet— Milliyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMixAFBVV95cUxNLXRndV9IRDViVGNtLW0wVWFzVFQ5NmxYbEJBNTdnQUF3ZkJtbnZVaERSN0tXb3cyWXNJekpVR0p0OUJuemFETEZyc2tic2lNSUdwdFgwR0JqN0JLRjZJX3lzYWFLeG9hdEE2bVNHRjhYVkYwZUR6N3RNS3dMWE5DSFFTbF9IQ2xVQTQ0OTNZY3IydGdRVmJDbm9JOXpVN053LWY1RENuTTRrWlB1MUoyUFMtRmJaclh1MkI4aTBQN0hLNkYw?oc=5" target="_blank">YÖK’ten dijital hamle: 135 bin başvuru alan Veri Analizi Okulu ilk dönemini tamamladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Milliyet</font>

  • Öğrenci de profesör de aynı dijital sınıfta - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAFBVV95cUxNNEZJV2JKZ2FTYURNMGlyZVFaOHpWeHRrVEM1Q0V0OTZSNS1TRlF6c0hKTGd3UWRKTmtIbUxtcDUwWFk4NzNNVDRfRC1zZHZPSnBsVTd5MHJpMkR4ZzFNazlEZUo5elhZeUFIbmdTTzNUUUdscnAzUHNEd2xrSDE5azVSZmJteVYzb2lEN05hNkQ?oc=5" target="_blank">Öğrenci de profesör de aynı dijital sınıfta</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • YÖK’ün "Veri Analizi Okulu" İlk Dönemini Tamamladı: 50 Bin Katılımcıyla Rekor Başvuru - tekha.com.tr— tekha.com.tr

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipAFBVV95cUxOX0IxYTB6eW42STJ5WHdRNDVhQkRTSkJ0eGRKN1owa3MyV3RSNDN3X1pXcVVObE1Bd2VXZFROaExNdnVsNmxNbG9OVEI2TzJ6Q1ZabG9ZZXhPcThtQVNGMWVtT0stQ3lPQmlTWEhZOHV0ME9uby1fX1V6TEptYi1OTVBLS0wzbWQ1SFV1WDJoMEFqeVZqU3Z6allvVjhGRUJubzBMQQ?oc=5" target="_blank">YÖK’ün "Veri Analizi Okulu" İlk Dönemini Tamamladı: 50 Bin Katılımcıyla Rekor Başvuru</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">tekha.com.tr</font>

  • YÖK Başkanı Özvar: Veri Analizi Okulu’nun ilk dönemi tamamlandı - hibya.com— hibya.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMijwFBVV95cUxOdmVGOE0yY3hZZUpwbWU1Zm9ldV95TWd3eDhqaEtJUDNuMVRxUXNvOWtkNTc4MDZRNkdRdHFSOVNHQUZRWWhNRkhpVGhEYXZGQzNWaEl3T3JoRmJ0Y09GaFY5QlpXLTZValloTEFGQUVNQWl4WkpqYmhsVE1ZMWhaT3RfY0g3aEZRbTBfWnVoZw?oc=5" target="_blank">YÖK Başkanı Özvar: Veri Analizi Okulu’nun ilk dönemi tamamlandı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">hibya.com</font>

  • YÖK Başkanı Özvar: Yapay zeka alanındaki ihtiyaca doğru bir modelle cevap verdik - İlke Haber Ajansı— İlke Haber Ajansı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMivAFBVV95cUxPZzNOcXBJSWVsMUp6LXNBUk94QVduS3RfZFpyMi12MVo1VTVERnpWYzBiS1VvZXNZdUJoVTVqS3kzNG1PX0hrbnZ0Y2JobkJxVGU1bEZfWGZacEZxR0ZoY0xHU0MycDViaTU1ZEFTX1Vxck9wWUhMdV93MERlRkJybGU4U2NJRmVvT01JVTNlSnR2a0FBWnk2LUFidE5Qd1JVbmstNTdhcjVPQkZlRFpfd2ZwZUFiRjN0MEI2Uw?oc=5" target="_blank">YÖK Başkanı Özvar: Yapay zeka alanındaki ihtiyaca doğru bir modelle cevap verdik</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">İlke Haber Ajansı</font>

  • Yerli ve milli veri merkezi ile kritik veriler daha güvende olacak - Milliyet— Milliyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMirwFBVV95cUxPNFltSnRsZ1lWSHdSbEd0ZjhMR2pYQ1dVcFpXMnNuZERpTkM1eFFnUmhrYkxKRDlfbERCX01kcUJFWUZZN3pHc0dKVVNIUVRXMngyVnBOR0d3RUJNb0treVlaR1dsUzk4Ylh4OG11cGh3a1JCMV9QZjYydjRjNGJ3UzZJX215cFhiS2V1eEtYQXdJUDVRdlZubjVabFNfS1I0YmtVNHVEZUNMNEFka0Fn?oc=5" target="_blank">Yerli ve milli veri merkezi ile kritik veriler daha güvende olacak</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Milliyet</font>

  • 62 bin TL’yi aştı: İşte İstanbul'da aidatların en yüksek ve en düşük olduğu ilçeler - T24— T24

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMitgFBVV95cUxPN2NLdGpxLXRTNUZnRmNoMW1YOVdTY1hXNVNXaGI3OUU1cEhQTzRYMDVNWkVJbnZ0UDlvaWdURzVZemdhUGR6THNkTUwzZm0tT3ZmNFpEX09ZRUk0RVZxXzVBRTJhYUl5UklZa05Ic1hkSS1TeXU0dnNTMlc2Um1Ld2VvQVdZTkxfWHNpOWxTZmZSdEo5U3pPLS1icmNmdmRKYnp4Q1pTQ2FHZzlXS1NRSFR4THRZdw?oc=5" target="_blank">62 bin TL’yi aştı: İşte İstanbul'da aidatların en yüksek ve en düşük olduğu ilçeler</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">T24</font>

  • Veri Analizi Okulu dünyada ilkleri başardı - İlke Haber Ajansı— İlke Haber Ajansı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMif0FVX3lxTE5fb0lkRWlwQTNpSkxIdG5neVVBN1FtRWRyQ1FFLW1QeTR6NEYxUzRFeVloWTd4cDhRSnlwOW5vWDRyZmZ4MGZ0QklxU2FQS1VBV3hOVTJDRXQtYUszdFhhMXhCckR1U3hzckRBdnllX2ZUWmljQ2xmRF95VzdMOUE?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu dünyada ilkleri başardı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">İlke Haber Ajansı</font>

  • Veri Analizi Okulu rekor kırdı - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMif0FVX3lxTE53clpDMlJVY1NEd2dpemIwRU40ZmFrTzFfMFFqMl9MZmhYSG5zNFdaZmJGaU9EbVUzR1JxSndCc0lNd0VqYlZ1UDV2Mk5yOFZVY1Q3cmE2clRPMWV1RngyRkRDSGZCc2hOVWdVSzJ6UXFtUkZvcDFmUDZGeFd6QTQ?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu rekor kırdı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • YÖK'ün Veri Analizi Okulu günlük 30 bin aktif katılımcıya ulaştı - Sağlık Aktüel— Sağlık Aktüel

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMirgFBVV95cUxOaDFya0taYW9NVFJaUjlOc0U1dTRwYmYySnhRTFBtWUNONnJ5a1FkWlZhSkJUNW1nc01CTUFJSGdnWHNqejQ3REpmbmhIVS1mbFE0Vkx1SVZhZHQyb2hSM3FSUFhmcVF5TjdGbWpTVzlrS3dVMEM3Y1pCeWVzdUpYYzZvUnQ1RkE0Mzh5cnRhNFFhdmx0QzNSUEx2anBPS2ZqUHJwQkVwNmpvOXdkZHc?oc=5" target="_blank">YÖK'ün Veri Analizi Okulu günlük 30 bin aktif katılımcıya ulaştı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sağlık Aktüel</font>

  • Türkiye’nin dijital seferberliği: "Veri Analizi Okulu" dünyada ilkleri başardı - Amed Haber— Amed Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiogFBVV95cUxNRkJVLTBnaXA0bFlrYmM1czhVLWNhcXl0bDhyUGw2Um10SWlWWktrRkU5QWVaeFp2N09ubEMtdkFDZDdvRENBSDlfYVRYS2tOaUtZX2x2cWxlMXFtSGpxYkYwVllORWN5dmNqU0lDOGp4b0tDMHBZa0tLbDVzbFlrNmd3aTRiZkI4OGZ0YnF3SkJPell2dkhVNVJmUk9CMUhLVUHSAacBQVVfeXFMTjd2aWo0MlBoa1pWUGhQWTlCTnB2RUhHcVN3NFRsT0g1MEp3d1d1bkJ4dzNqNkNNd29vcEowWHdJRmxDODRLWXpjbnJGNnNDWDlRWVQzYUhGVy1ici1aQkVMaEd4ck5RcDd6OHlzYk1oTWFmTGx1ZmUxSU4zZVJ6aXRoR2kyNzZYUEhpNUtnc3RqSXREUXhNdlJobW5uelBhbmtLUnNoVlE?oc=5" target="_blank">Türkiye’nin dijital seferberliği: "Veri Analizi Okulu" dünyada ilkleri başardı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Amed Haber</font>

  • YÖK'ün Veri Analizi Okulu günlük 30 bin aktif katılımcıya ulaştı - Haberler— Haberler

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMioAFBVV95cUxPQnJGSFM3cXVHelVWQTZ1dnZnLUpxaE1vSmdNOFpmT3Y1cUJqbE8yRU5sd3VlNUpGWng4X2J0UjNxbkwzZWdHdU1Lc2dVMWRONURHTzd6MWc2YS1sX2pzX2cxdXNXZ0xZSWlIaE5adHhpRVF3SnBPVV92Q2RZQjh4dy01aG45U2dBY2ppZVNCOW5oRlNBeHpHYzBTMFhjc2dS0gGcAUFVX3lxTE92Q0dDSlBHLWJMakhGcmp5VUpSR0dHWGpKOFhYVHRoTnRhQjNoeEZqVzRlNXlXUWFoV2lmRWJtU1hSdTlyc2ZMdFpVNUpGcUNLMk83Y3hIRmt4S0xKZWU5M1AzbDFrZU5YOFduZkY2cDRTQzc3cDFubnZTVkxxQkhSemVyNTZNU3M2NFUwQWFJQUl3UTI1VG15VXB1Yw?oc=5" target="_blank">YÖK'ün Veri Analizi Okulu günlük 30 bin aktif katılımcıya ulaştı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Haberler</font>

  • Veri Analizi Okulu dünyada ilkleri başardı - erganigazetesi.com.tr— erganigazetesi.com.tr

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiggFBVV95cUxOUF9taDhSbWlxVHM4TEtucjB4M0hpX05xNEwybU9yM1VMdTR0aVkxQ2tqNkZySWFRWjdaTjBSbFl3cWpKVlh3QmJWMzBpRTd4dmNBNmRJLUNsdDcyT0Y4VWg1QXZuWkRaMTY3XzBTbE5VcTZMQk8yc1A4ck9UZ1ZOTlVR0gGHAUFVX3lxTE9Zd20zU0FRY0xGTERWem5ZTTJYWWFwTWRMT1hucXctZk9UU3doeXBaQkJLWEtRdjJTUWFvbmM0U1l5bmU3dUJla2w2QUpCay1GXzltVW1hTzVrMG8xS0ZzRlo0Vk12S2szak9lcUpVYXBfUzV5NnNYMkV2TDlwMUZaN0psZ2FXYw?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu dünyada ilkleri başardı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">erganigazetesi.com.tr</font>

  • Hisar Okulları’ndan Lise Öğrencilerine Özel “Matematik Kış Okulu – Veri Bilimine Giriş” Programı - Bilim Şenliği— Bilim Şenliği

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMixAFBVV95cUxObWF0MXROQlRNZy1LelV5dEpDM3I5aGU1NlFwN0t6S3B4Tk5WZkFSX0lhVkIwVUVZaG1ISklONWFLT0s3SF9rNEJ6elhUREctb2otT0pUbGxLTEpESkVEbjdUN21xN0FfWFlQY3VteTJpZjBXNFc5ZXh4RzBKSGcyMzlQaTBEYU8wMTIwZ0Q1VGw4RHhPaXpGczdRa1ZtNG4yLXd3bDZ4NmlzanFLcmFVTkoyYWNMQ2lLYnZ2LXF0Z0pNdFRJ?oc=5" target="_blank">Hisar Okulları’ndan Lise Öğrencilerine Özel “Matematik Kış Okulu – Veri Bilimine Giriş” Programı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Bilim Şenliği</font>

  • 70 şirketten veri analiz tüyoları -1- - Para Dergisi— Para Dergisi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMijgFBVV95cUxNSUhxV1l6S25nVjltNktZQW52NkJIRDl4R2UwR3Q4UDlKOXBfNDdtWmYzYWF4Ty03TEhyTGNzU1NQTlcxVlJxYktwSkRFTWgta3g2ZndyUDBUU2dOeENXOVF0MEZhdXUtaGRnWE9xT1ZCOGp5dzc2Rk5HaERJWEhzd1dVd25NU08xZWctQXVB0gGTAUFVX3lxTFBnemZHV0VzX3BIVGxYUlVIdEJkSk1PSmljb1Q5dWtGMXlMandvYjZvdGtKbE1jdGIzSWtxRF9MR0lMOHBZRWJpV2JsRll0ZWFhOEtRUnhLYVJiTE1OUFp2dHFUV3kweFRDdi10Y21jY3RpdlBVR284MkVkYWlsTThYcnBPM3Fjck8zcGFVMG1rQTRWTQ?oc=5" target="_blank">70 şirketten veri analiz tüyoları -1-</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Para Dergisi</font>

  • Veri Analizi Okulu'na yoğun ilgi: En çok başvuru yapay zekaya - memurlar.net— memurlar.net

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipwFBVV95cUxPQjltYlU1NEhnWFREb1V5TlVLLWZuQU12LUNLdXRlRkZrQklVUklyR0dRdW1zX3JYZzJlU2I4ME1VVnVLd1NlaUlyY3lzVXpEdklGY3Z0enpzRlpUcXlpRlZMV09ZOWFoWE1oWWJ5TWR5VDltdzRxRk9YV3BZUUk4RUNNTFBybHNjSzRtZTBPQ2FPZUl3dWNrTm1EZkdvdTZVOHp6WVUtNNIBrwFBVV95cUxNdEFZQjVIM09UT0R2a3NvSVFVTklERWRKUzByRl9DWldZRTdONjE2SXd5VTFmTGFyN09mcTAwTEtzVU1BUzJwTlpvQjMzOW5yV2tfYjNLdTltaWFSc25pT3dXWHNiUlRWczh5MzVmLV84cTcwOFkzMVNYakVvS0N4TnJfdEdpeVd6dzNPRS1aV2xhU2RxZllJOFdkUi0yRDN2bnVPMVFJMXRSYnBwbGRv?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu'na yoğun ilgi: En çok başvuru yapay zekaya</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">memurlar.net</font>

  • Veri Analizi Okulunun ilk dersi Özvar'dan - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMijAFBVV95cUxQRldWZl9oU3BwRnhiME9YejJKRnBsMzVuSnVlTTNRZVhiQlpVNUI2NjlRVWVHLVhiaE5FdERZZkVqZGR0d205YmdHa1BwUzZvNnR5MjNJU0w3WlpKWThxNUdrejdwZnJqRmVYTTVGdDdDcFZ0Y1hacEIzV3VtSjVpSTllbWE0SUZxTlF3bQ?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulunun ilk dersi Özvar'dan</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • YÖK VERİ ANALİZİ OKULU SONUÇ SORGULAMA: Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu Sonuçları Açıklandı! İşte Eğitim Tarihleri... - CNN Türk— CNN Türk

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi8AFBVV95cUxOSTRtLVlSc2VxVmJWbEdzTHlueF9pc3VQR19DMDFMQmNGR0dyN0d2eFY5enVsMU9yR2FxQ3pzLTZ2dXgzZktCa2tCbFEzczhEbTNGejdHaGJFd3RJajhDaU9HQldDQnh1TlpHOThkM1ZFRktRQVVoUGNKa3lfWjFMYnlGV3I5ZUFYMkFzOGpKcWw0TS1RdmVueW5aa0ZjQWRjQmtJMlRycExiRUx4MnAxQ3BXUG45Q1EzZHd3ZVdrc3c0YmRzVkNUM1dwVUZHWkxVY3EyNEU0MGwwSTBfRXlWV3VZYU9MdU5kdmFPaWthM1c?oc=5" target="_blank">YÖK VERİ ANALİZİ OKULU SONUÇ SORGULAMA: Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu Sonuçları Açıklandı! İşte Eğitim Tarihleri...</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">CNN Türk</font>

  • Experian ve Agra Fintech, yeni finansal çözümler geliştirmek üzere stratejik iş birliğine imza attı - Basın Açıklaması - TradingView— TradingView

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiX0FVX3lxTE8xSmJZY3d1NUZjVnhVbWFfdmFBeTR3SEFtUEdabXF0TEFmQk1rOVpCWjFDY2hCbF9mT19LQUt1UERhbnpxWGg1ampyb2RyakZKcTRnUVJXYkN3T2s5Z1o4?oc=5" target="_blank">Experian ve Agra Fintech, yeni finansal çözümler geliştirmek üzere stratejik iş birliğine imza attı - Basın Açıklaması</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">TradingView</font>

  • Experian ve Agra Fintech’ten stratejik iş birliği: KOBİ’ler ve finansal kurumlar için veri analizi çözümleri sunulacak - Yeniçağ Gazetesi— Yeniçağ Gazetesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi8AFBVV95cUxQOUttR243MWJubEF6OU9POGxpX0tLaWdjeWJxY044REVCMzR1NC0wRnFsMklKcGlfRUs4UF9zQjVLM3Y0dXBBOVhoQUh4TTJQX29HTTJpU2N6OTNkSHhqX2ZGazVKQVhYV2NDb3BMSkxWd1BOSDJsbG1OVlB4VlBsT08xdjE5LVNibVBMcmFBZEJrZkJvNTkxdzRZVDVBS0I1Sm9zQlNOejFpVzN0YVBIRzNyVUxLLXBZSzJ4bUdrMDBSbVdLOHJiX2JXVTlEanhnWFpvQ2dqZDFwUG9VXzZWWEZqQV8zcVEzbkFDYkdfN0w?oc=5" target="_blank">Experian ve Agra Fintech’ten stratejik iş birliği: KOBİ’ler ve finansal kurumlar için veri analizi çözümleri sunulacak</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Yeniçağ Gazetesi</font>

  • YÖK veri analizi sonuçları sorgulama 2025 ekranı: Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları ne zaman açıklanacak, açıklandı mı, sonuçlara nereden bakılır? Resmi açıklama geldi! - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAJBVV95cUxOY21xbnZWTnpNeERBc0w5V2pBR3hQcnJJd3JFa093LXFRSWZ1cTBCSVA0M0Q4bmNDRGZjTEtUdUJEY2dDMXhSNlI5WTQ1UFNCUlVlR3NWeVBUa2pqSEFickg2ZWNyM083NHNFdzNCVF8xeGlQeExNTE5qTHA1YTUyY1lqVktKQkVEb01jYWZHOHVhUXB4OTJ1SWlpMVU5a05HWXF4bmJPVTFDNDVBcG9nUndJNXgzcENuU0NGTmMwbFI5b3c4bGJOMzZid19uaVdpWTBmS0VQUVd1VHRTRmp1U3Y4Uk1pbWxPaVB2Qkx3TFY3QkRxaFE3VU5PeU11S3dYMDV4X2p4Z1RmcWZDc0RSaA?oc=5" target="_blank">YÖK veri analizi sonuçları sorgulama 2025 ekranı: Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları ne zaman açıklanacak, açıklandı mı, sonuçlara nereden bakılır? Resmi açıklama geldi!</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • Veri Analizi Okulu'nun başlangıç tarihi belli oldu: YÖK yapay zeka eğitimleri için tarih verdi - NTV Haber— NTV Haber

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu'nun başlangıç tarihi belli oldu: YÖK yapay zeka eğitimleri için tarih verdi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">NTV Haber</font>

  • YÖK VERİ ANALİZİ OKULU SONUÇ SORGULAMA: Marmara Üniversitesi veri analizi okulu sonuçları! - Haberler— Haberler

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMingFBVV95cUxPSklnUDZGbGt0WjRNRWc3OXFaOVNrNk9DWUM2NzF6UzVrd3pKaEFWOC1CNUs3ZV91REJtQUN2NlI3ZnE2R29Pb2I2ek9YMzBVU1YzX3ZfQ3RKeWk3VGpnXzRjMW9PcXloVm5YWVJEVWZfaFNCSU5IbFdXazdGcF9tZm55VVQteG1NZkVxZVpzbXpFSVg3SGdkdXItTEFpQdIBlwFBVV95cUxOb3piZUIyV1E4UlhEQ1ctQU41WE41c1N4d3laYTNDbDUxa1phOE4tMl9xal9ZbGEzZk9YLVdNMEIyUzRjR2VfVGpQWE1xMnp3bHExTWZjVWRZLVp6THVORGhacE5yM1BOVnE5U3NtSHRpNnJGRU5lMDc5NGlQZ3pDZUNkNFVKRVpLRkFpWUhvRlRId3htQV9j?oc=5" target="_blank">YÖK VERİ ANALİZİ OKULU SONUÇ SORGULAMA: Marmara Üniversitesi veri analizi okulu sonuçları!</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Haberler</font>

  • Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları açıklandı! - Gazete Vatan— Gazete Vatan

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMirwFBVV95cUxNWFN0Q1p5UVpZNDJFWF9uQUtEVjdSV1JaT2hTS3kzRHlUSXZYZS05RmkxS0xVbkZ0Qll1UTY1QWNkNU0xeUNxVzlCYmR1ai1mR0ZkTWp5bDAtVzJEZnlHXzIycjFEd3pBcjlvTnpsaE5nZ3d1N0o2dkVpWVo4T0pCMXdhRGtxWnlHTFJRdGptc2w4YjVXYmctMUxYMzByZWc4UTU5UVFHRkFSREp4T1dF?oc=5" target="_blank">Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları açıklandı!</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Gazete Vatan</font>

  • Yapay zekada ‘ajan’ çağı başlıyor: Öne çıkan 6 yeni rol - Ekonomist Dergisi— Ekonomist Dergisi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMifkFVX3lxTE44N2IybzFOWU9SSG1OQ1Y1X3l6eUxyVUZtb2I2SFZrUW9fUTdkSVBfNDJ6cXk0YkRqZ1M4cEhMblBEYmU4R09heGhySkQ0S1dJTUs5WVZjNU1mN0k0MFlnZ1p1WGxiYkZ0ZzZKNWZPZ1EtY2NsckZxczd2T0pHUQ?oc=5" target="_blank">Yapay zekada ‘ajan’ çağı başlıyor: Öne çıkan 6 yeni rol</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ekonomist Dergisi</font>

  • Veri Analizi Okulu Sonuçları Sorgulama | YÖK Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları nereden, nasıl öğrenilir? - A Haber— A Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi4gFBVV95cUxNWjlYNWVVbnpqMVhiRVJlZ2JKTFBKdDZhb3g0eWNZSENNOXlSdFRlclFyVUVzclR3UEZlSEExRldUQW1PcHBLUzBQNFNvNmtZV21BTEtLT2RhN2hNUE9hNUhYeHJRSVFBeFAwek9UaFZKMkNiWWVpUDFOX0g1QU0wX0pYdlQzbTg2bG1aWUdyUndUMS1ZYUZERklJQlNxTWlWb0Z6REc1a2dJMUlzUHBiT29OeDZlV3Vlb3J1V3ppY3RyWjlxZlBCZXBkODZOQnVRcVl6NFBQWTNHYVB4bXRwc19n?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu Sonu��ları Sorgulama | YÖK Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları nereden, nasıl öğrenilir?</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">A Haber</font>

  • Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları açıklandı! 2025 Sonuçlara nasıl bakılır? - Haberler— Haberler

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMinwFBVV95cUxOSnZGZzdVVjBFUlROcGF3S0o4TGVNeVJyaFlsRk5CNUpiaHlPa3k5dktuUzFjaUM2b3hrQk9vWXd2RWZ0UVlJa1l3dDFWZDZWMWxXWUk4Wk5zVS1OcGhZb0hDWWxpbzFnS0oyZGJvcmJFd0pnb3pZWmlMUnl4RU9td3FaTmtIcU0xRG8yQTR3ekM4d3ZMYW00VHFWWUtVMVHSAZgBQVVfeXFMUDNuM0ZkWGxBaFRJMHFreGhhMklUSUtjMUNOS1dSXy1QU1JaOGo5dE9fWTNmTkJMakxtNTlHR0VhRzcwY0p0NDYydHoyZkQ3NVBfRlFsVlRuQnJHRnNLeFpEV0pDQ0RvTFJQcF9NdkxtNEZrei1nVWNkdEZ0UzRheXpSUW1UQmtXUEdQRHN4WW1admdSY1QzMmY?oc=5" target="_blank">Marmara Üniversitesi Veri Analizi Okulu başvuru sonuçları açıklandı! 2025 Sonuçlara nasıl bakılır?</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Haberler</font>

  • Veri Analizi Okulu'na 135 Bin Başvuru Yapıldı - Haberler— Haberler

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimgFBVV95cUxNdlFiNmpGSElTVjBQWGcyeHBGX1kyaWtmcWE1eUNxZUhUZ2pmQ0hmUmhkSGEwamVCbmZFUTg5RVVhWVNxQnZqdWR0ZWN5ZEhLdHh0SmZLNHFHTjFmaW5TdG10WWx0OGEwcmI5OHRZcGwtWGlZNnR4QlF1Uk5SN0hTUnd3UWJxanVxc0hBX3VnbnFIT3V1ZXVvbDFB0gGWAUFVX3lxTE11bVFvTFRMVnJ1Tkk0dDlhdGNwMS0tZWVIc1A2Wm5Md1paQXJfY1JNc0E2YVoxcmhDMVI2QnVVa0x6R01rWFdiaC1NT2k3RmlKcXF2RlYwUnBXX1JIMXo2SDhXNjBpdkdxU3FrR1RTblNyYTFnYVJ3XzZBOXJWWmRXdWtlYzBmUi01N1l6N29Fa0JkV1NUUQ?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu'na 135 Bin Başvuru Yapıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Haberler</font>

  • YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı - Milliyet— Milliyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipAFBVV95cUxNRkhZemFzQ0Nid3ExT0I3blFkTWJTcWtDN2gzeUxMT09la1FoN1VjbjlfSmNBVk5WQnZ3WS1jSnhLdl81QUxzTlVFcGdjb1k1SURGR1puS0taSExWeE83dVpEdjRYRnBva1hmUE14SmNkYkw0cDQxUDUxMmt2aTJzT0NaOTJqeHBHVUhuZktqSEwtRWs1VVU0VTNzRkN2c2RkTy1pUA?oc=5" target="_blank">YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Milliyet</font>

  • Yapay zeka okuluna rekor başvuru - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiggFBVV95cUxQakpBSEl5bDdFTkM3TG5wbGtPNHZydVpxSXFTa3kwT254cHNiU1kxWDM1bW9CczJzN3U5ekVWNjd4alBTV2I1ZEx1M2g5M3pUbnRmNFBfT001dXQtVTVVOUR4OGFxVlAtRGh0ZHg0ZlU1UGk1bHRhYnprdmlFdzFRRHln?oc=5" target="_blank">Yapay zeka okuluna rekor başvuru</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • Veri Analizi Okulu’na 136 bine yakın başvuru yapıldı - gazetedetay.com— gazetedetay.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMigAFBVV95cUxNUEZSNWV5RUNFY2w5eXJQVFZHbm1kTlBNX2szeHAxQWRISklOb28xWUFneHcxM1YzMHFqbGh0NGhvdWg3V3pkUGFIRTJseTNpTVZob1lVNTNIN29GUHlhblQ2NFVKc1JDWTJ3WHZubXd4SmFzTnVLekxEQnhMTkdlVNIBhgFBVV95cUxPY05FV2FZNm9jMjV5Y1E1aGFrX1JDQm41ellKRUo0WTQ0ZzJtRklXYzBScVdXeERiWEtiWllHRWhjbnQ1bF9oUkNmOVpLc0dNSDkzVUZaOXF4d2d3T2xpbldjUzZkSUtvQnVqOTVsMkxLWndtMDRqQXUzSnM4eS1zbjdudWdJUQ?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu’na 136 bine yakın başvuru yapıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">gazetedetay.com</font>

  • Yapay zeka okuluna rekor başvuru oldu - PervinKaplan.com— PervinKaplan.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMihAFBVV95cUxPc0RuQ0Fpbjl0QlkxYkpMc2E0MWozQTdoNGVTdXhtc0lCNXlveE5mY2ZRMTB1cTZ1OWxVSksyY3ZlVVBpVy1VZ29Oc3FzbDhHYkhSRU4tWFA3RVNCdUMzUGZSMk1TTTFfMy1fQXI1NUdrWi1zNkNCS3hKSkNWMGo5RWloVjE?oc=5" target="_blank">Yapay zeka okuluna rekor başvuru oldu</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">PervinKaplan.com</font>

  • YÖK'ün Veri Analizi Okulu'na başvuru sayısı 130 bini aştı - Diyanet Haber— Diyanet Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAFBVV95cUxOeUxHRXVTVlhNS25BaHJ0UHU5Ujlna1BuTVlkbkRpV2dYR0RnTTlFZ0w5Nmo5RnBEb1FGMDZ3UUxWOGYwMXVyMXV0TThWU2VONjJFUnY3enVSZHdldG5jZm9pcVYtQm4zdnFtT2dwczZqaElTS0dmci1JeXFoTjl2TEJxQnMzOVlvbzN5NkRRZUvSAZYBQVVfeXFMT1p0SDFCTWlPcWtzakFKcW1rd1R4cHprY2VZMHd4ekFCbVZNX0poRHpnclNhWGR3RzAxbndoUnlfS0N5TklPamRLb1FPUVFHUU5MLV93N0RId1pvcUotZUJYY1lHSU1ZbHd2M2MtVXd0WnVFWllnSG45amJodGtyT3g5WUVPTE80ZG1ZRkxmVjBTT00wQmJn?oc=5" target="_blank">YÖK'ün Veri Analizi Okulu'na başvuru sayısı 130 bini aştı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Diyanet Haber</font>

  • Ankara Haberleri - YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı - Yerel Haberler - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipgFBVV95cUxPWktPM0hkZENnSWRHSldJR20zZTJCNlJtS296dnNlSE5tUTN3UERLLW9LenhCSWtwYW1oYlQ0cmVpZkZ2dEQzTzM5ODM4TjJSdkZkMWNrZUJOa2ptYUpjQ0VnSUppaXVNTTgyTUxlOE42MzJQdFdaUk1QUlR6d3JMSmxjcHRCOGZISWprVVotUS12aENkVldtdzVaalNnSnhhT3cxc0hB?oc=5" target="_blank">Ankara Haberleri - YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı - Yerel Haberler</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı - CNN Türk— CNN Türk

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiqgFBVV95cUxNN2FXZkNXRDRRbEtUTkV4ZE1mZDJpSUxNRm1DOTJyNlRkakZTVVM1OG9wMG1aelhrMS1QWFJZN2pBejQxaWZaTnk5VVJQSmd1ZTBVNzNIbWF2cUdzNGlIVDlCaE9fMGNsRF9TZm84U1k2VU80ajdWZ1dYMmFZczdZXzNDVDVKT0ZQWDhqM285SThNM09GUFc5a3hkbS1XX29qQUdiWmJ6T0hhdw?oc=5" target="_blank">YÖK: Veri Analizi Okulu'na 135 bin 846 başvuru yapıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">CNN Türk</font>

  • Boğaziçi Üniversitesi'nden Veri Analizi Okulu'na Katkı - haberler.bogazici.edu.tr— haberler.bogazici.edu.tr

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMioAFBVV95cUxPdGxmUG5hVmFPYXlPX0g1RnRUMmVqLW1VOGZHNVFsQklYNzdaa3Z6REdGVE1sOExtR2ZBTnBxV3RVT1VUb2lveFFobVBGMDJvVjJLVkdXZ0p6azFYUlkwSEQ3b1JtVDE4U0w0XzlwbTM2T09DM0pub282cGdEZlBsWGN6M0t6Yl9zZU5KXzdtZmNkOFBGR2hfQ29pOWIxSDlG?oc=5" target="_blank">Boğaziçi Üniversitesi'nden Veri Analizi Okulu'na Katkı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">haberler.bogazici.edu.tr</font>

  • Gemini, Google Drive’da kullanışlı bir özelliğe kavuşuyor - Technopat.net!— Technopat.net!

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMihAFBVV95cUxQWjdaUkNGNTJEYmlMMkQ5Sm1QU2ZpRHRjOHdBSElSQlhHR2pTN0tPZ04zdTRoa0xhX29ubkRKUjBUUFVvN3Z4a1lnSXN3cEdJUko3SVZ2dUthd3lWZHpIeGM1blRjR1NRRERLM1g5c3dDSHQ5aWZLVnFxeXNEbE9DREdRc2XSAYoBQVVfeXFMTzB2UlBxaDFTOElqZlZwMU9TY3Y3RWRQZFhpTDJOa3cyTFoxM0FWc0x0dGNJTWZ2RlNFcjRHR2lNN0MyajVId1VnVmFxR2NrQmVjT25EcDNNVDFYUkVnRlJXU0pTRS15bndrdWdnQTRka3ZJYU53SmF4M19lSVA2V2k2cjZRaGRPTzR3?oc=5" target="_blank">Gemini, Google Drive’da kullanışlı bir özelliğe kavuşuyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Technopat.net!</font>

  • YÖK yapay zeka okulu: Ücretsiz veri analizi eğitimi verilecek - İndigo Dergisi— İndigo Dergisi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiZkFVX3lxTE9EaU9nWS1jWVBjYkdHc0taV2RoX1ZsZXJCLUtCZW8yeE1teWtybUFpY2lkcnJsbDFBSGYtQko1WlZBcTZIUmNlR2xFNXpGdEdWNjVDZEZnSjZRR2lYZmVEbU82MEFqdw?oc=5" target="_blank">YÖK yapay zeka okulu: Ücretsiz veri analizi eğitimi verilecek</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">İndigo Dergisi</font>

  • Yalova Üniversitesi’nde Ücretsiz Veri Analizi Okulu Başlıyor - Yalova Gazetesi— Yalova Gazetesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMilAFBVV95cUxNZ3M5c1V1NTVTWXBMN2pPTFNFNy03WDlIRzVZVVlkbW5MXzdfNk5URmlXOWVXbkxvN3UzekVIMnZRRVM4Y1VlWXE1aUdrN0VVOUFLa2JuNWlIRGU2bXU3TEFhd3ppV0ZPWVFDWko4QzFiRjYtUVl1bVd5U0VEaGtiTHlRaGpxVXRkUTREMlJUR3FwVTla?oc=5" target="_blank">Yalova Üniversitesi’nde Ücretsiz Veri Analizi Okulu Başlıyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Yalova Gazetesi</font>

  • Ispartalı Öğrenciler Biliyor mu? YÖK’ten Ücretsiz Veri Analizi Okulu Açıldı - demokrat32.com— demokrat32.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipwFBVV95cUxQeTVHcU5fU1NWYXBBeVNuTkNfNl9YYjhtQlNITjd2OXNtM25OcGJ6dkxBM1hhUUw4bTRiamp2MnVVTTlPSXZpbWlVMXZJSXpFbWx5ZXdNU0w0UDRpZFpyMXo0OE1qc2dvZFJSVzBuU1pidG5VQ2pWOVBZUTRKakN1MlZDeEZXRHNqMmVOVFVmY2laaUE0WXdzVEp5Mjg0Zm16eDdJaDZVa9IBpwFBVV95cUxQeTVHcU5fU1NWYXBBeVNuTkNfNl9YYjhtQlNITjd2OXNtM25OcGJ6dkxBM1hhUUw4bTRiamp2MnVVTTlPSXZpbWlVMXZJSXpFbWx5ZXdNU0w0UDRpZFpyMXo0OE1qc2dvZFJSVzBuU1pidG5VQ2pWOVBZUTRKakN1MlZDeEZXRHNqMmVOVFVmY2laaUE0WXdzVEp5Mjg0Zm16eDdJaDZVaw?oc=5" target="_blank">Ispartalı Öğrenciler Biliyor mu? YÖK’ten Ücretsiz Veri Analizi Okulu Açıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">demokrat32.com</font>

  • Veri Analizi Okulu: Ücretsiz 'yapay zeka' eğitimi verecekler - PervinKaplan.com— PervinKaplan.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMinwFBVV95cUxOLXBiNXVMUFlvdmRWM3hjM0NtVW5JWk4xVWZzVmtOV2xxOFhUWjE0bVNNZzQwRnI2dFVNUWNoaEZ6X2xZeFFVVFpLeVNNMlFqbHdYVnFCaThjeXoxZDRCTG5vX1I1VG5VS09jYXRfUGhDNTBUczNyZlJ0QnZYUnRkbTgycVNCNFprb0VvcnBmTjBQQmtKRllQSGdGUnhwblE?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu: Ücretsiz 'yapay zeka' eğitimi verecekler</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">PervinKaplan.com</font>

  • YÖK ücretsiz yapay zeka eğitimi verecek: Veri Analizi Okulu başvuruları devam ediyor - NTV Haber— NTV Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi2wFBVV95cUxPNzVHYzRTRFVTVGNiMnhBbGJaVDQtZ0hoWmJ3MWZyNXBwVVc3MU5mdlZWLVhSSjFrLVdJMUpIeFhZTjZOZi0zYzVOSUlEY3Q2RFpjaUViRDBfUEhnQ3BaVjM0MUlvdnE0UXZGeFlnS056LWVPZVhjLThCZ196SXlxd1BDbnlnd2FJY2Z5QXVPczVBY2xkYUJ4TE1fcDJmakl6Y2VyLWc0VUxITmFOZkR6RmRzVGtzd2pxUktNVzZmbU1CVHVmVWY4Z29yTlFINkhjVUVrUjdhS0Y3VjDSAeABQVVfeXFMT3JlS3dMR0lDRG9OaXZKTVN2ZG5aRHRab3RTd2o4TVRkTG91QXlDeVZIZDhaUVJLZjFEeGI0NGVESUFlQTh5amxwc0FzZW56cXFtRWZoX3JJendXZF9FLVgtQWdqYVpYUm9CNTc3Vm9MdEUzdU5HS09qbW43bjBvREFHZ1A2d0pTMG5abzJFVi14Z181S0xpWnI2bkk0OFdoMll3SXAzM1BGdmt4SHdVUEkxaXZkWXRXM0twbVMwWTA2a2NheDEyVUo3ZUZLOF9mcEdXbjdCcWZ0WDQtLW5GMVE?oc=5" target="_blank">YÖK ücretsiz yapay zeka eğitimi verecek: Veri Analizi Okulu başvuruları devam ediyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">NTV Haber</font>

  • YÖK’ten Ücretsiz Yapay Zeka ve Veri Analizi Eğitimi - muglayenigun.com— muglayenigun.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMihwFBVV95cUxNQUJEaG5tdktUT1NxUVNvdG5kLTRGQUQ2cVc0SFk5b0FydERLa2twREdoSzBmem9XQlo2WmtXTURNdlBhYlFLc2Y5dzFkTmlfVHRRNDdlVURjSmlkRlBKS3IwWHJLQjJBcUo1RlRDSzNnc1ByQ0VQWWZ0UC1sMGYwS1dOdF9CRHc?oc=5" target="_blank">YÖK’ten Ücretsiz Yapay Zeka ve Veri Analizi Eğitimi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">muglayenigun.com</font>

  • YÖK’ten ücretsiz çevrim içi veri analizi ve yapay zeka okulu - İstanbul Ticaret Gazetesi— İstanbul Ticaret Gazetesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimwFBVV95cUxPUDZsN05XVjJ2VFRIS0J4WUgxLUlzRTZLUmlKQkF1MUNUVjNKd2FDSnJUcXV4dUNreUcwZzFSTjl5Mzc5dnByb1JGMDBNRHZQa0Q0ZzdPem1lTjBMN21rNEVhUmpsZXJpN1JSaUFVQllvWmc5RTVENXpUWFBMMmxLQm80MnhFYkxRY0lLUDNwcFpxdWc3NlRTRWlxUQ?oc=5" target="_blank">YÖK’ten ücretsiz çevrim içi veri analizi ve yapay zeka okulu</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">İstanbul Ticaret Gazetesi</font>

  • YÖK’ten ücretsiz yapay zekâ ve veri analizi okulu başvuruları başladı - GZT— GZT

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiqAFBVV95cUxQQXUxOTdQR3owVS0wN0Z6aHE4XzdIRjFRRm42VlVpQmF5eFdXb0Vubmc2a0M2TnJHT2lQdnRGR3BodHVubnVPcWItQnJSeVZXS2JYVW5NcUNEZXhfdTEwNEFUdW5HVEkyZDFNa1Vvc2UtOHd0Y2Nza3BWcFhxa2xhX3JqeUw5Y084TTZ1WTcxclpfc2tXREFlT0pwN200X2k3dVBvcWlGdks?oc=5" target="_blank">YÖK’ten ücretsiz yapay zekâ ve veri analizi okulu başvuruları başladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">GZT</font>

  • YÖK Veri Analizi Okulu başvuruları başladı! Nedir, nasıl başvurulur? - Hardware Plus— Hardware Plus

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMilgFBVV95cUxQdUs0UW1XVnlyTlNIY0NJM0FnRWtTTHNxSzJEajFKLTRPZWVyVXpKRXlxdWpsU0xvUFM5VlpheTVDWFdtbC1OeXJIRHdqUi0wNXZhVmdGNXlyRWNZZDAycWpnSGNIQjRMNkVlbFFZUXkwY3prUHpwNG9sYzNkYmVxLUNUbGRuVXpsX0NXZE0tanFldjBsZXc?oc=5" target="_blank">YÖK Veri Analizi Okulu başvuruları başladı! Nedir, nasıl başvurulur?</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hardware Plus</font>

  • YÖK’ün ücretsiz yapay zeka ve veri analizi okulu başvuruları açıldı - ShiftDelete.Net— ShiftDelete.Net

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMilAFBVV95cUxPWHBiNUJqSVNLTnNMOHI1LUxoUkRpM21RMFJCWU9GdWthcVlvSS1Ccm1Ka2FWN0pCc0NGMUF1bF9TZXZIYmZxdlJJSmlrOXk3VzVhZjEwdDdGRjhzbnJmTU9ublpmMjByNERKb2F2SVpnaWxqMDFlY3B4a0g3SXpZa3hvSVNkWjRkTnhYcWRxbFlyZWxR0gGcAUFVX3lxTE1XM0NVS2pyMGs5Z3lZbk4taHFINnc3Q3llNl9pZXdWTUNnanZwa1hlQVBZLVZlN1hBNkdSSS16eHFseGRXdWsyUW15dm5Jb1EtRW13a3o4aDVqOVZ6Z19KLUVEM2xWd1dyMzcxRUgtbzhkU3RTZjFLOHg3OWlEY0dsa3IxeGN4eHQydkoyUW9XRDdDTnJCU2dpOENLUA?oc=5" target="_blank">YÖK’ün ücretsiz yapay zeka ve veri analizi okulu başvuruları açıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">ShiftDelete.Net</font>

  • Sakarya Üniversitesi - Sakarya Üniversitesi— Sakarya Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMidkFVX3lxTFA0RWxkWS0ySHIzX2k3MGwwZEdraVdxX2gxNDAzZnpXWEdRemZYQ3NETHdYZFJoM1FCa3YwamtJbHBoNXpJeWVhVGhxRjB0TFNvaHRacXpMOUZldzItR1hXeThVbHFwSnN0WHpPN012cmx5emRnMHc?oc=5" target="_blank">Sakarya Üniversitesi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sakarya Üniversitesi</font>

  • Veri Analizi Okulu ücretsiz yapay zeka eğitimi verecek - TRT Haber— TRT Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipwFBVV95cUxQVjgxZ0M1eURiV05Jb2lBU1RxdkNDbWZaVEdQMS1DRmlDR3JWdHBjOHlMc0xKa2VfbVF0cTFGX1d4RmFmMDJweG5kSjNRYTh5cGlHMlhMNEQ5cXRUMWpxTHVYNDVqRnlIbGRob3l6SW9LS2ZKaThCMEZFWkcyLU9VRjdOVUs5NDJCNGcydERuZkJMSWc3WmNJc3lNdzltaS1NMGpldVZHMA?oc=5" target="_blank">Veri Analizi Okulu ücretsiz yapay zeka eğitimi verecek</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">TRT Haber</font>

  • Herkese açık veri analizi okulu - Hürriyet— Hürriyet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMigAFBVV95cUxPb1ZlWFlHUlY4OWJxWVI1LVZDNG1ocVdXWUxQTXRqdFlPRkZLRDJOR0o0UTRFX3VvMVcyemRicURYUEJ0VkxtcF9OTXhBdWJsSy0zN2xGVi1MVEgwS0tqMmJLbnFUSlFwSE5ITWNTYWUySGhXNEhxZGhlQUJuamJUNA?oc=5" target="_blank">Herkese açık veri analizi okulu</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Hürriyet</font>

  • YÖK'ten herkese açık ve ücretsiz "Yapay Zeka Okulu" - DonanımHaber— DonanımHaber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMijwFBVV95cUxPaHNoWkNUR3Y0Yng1UXk5T3kyR3BMeEpLUlNLY2U1cTNjWXI2eHpGQUdvcUNtbk5IQVoxb3JpMVBtVlJhUmN3S2lmUElLUHlhMG9SYTdXZDNxQzU3a1JsR3JDR3hTOFlFWHE1VmRRbk5SRjFGNm5wSEJOeDZOR1Q4YzhKWjFUb0FjMUlaNzN0TdIBlAFBVV95cUxNcGdaLWd4TVptTWZNaFNqbV8tZndWREFMTlVFdG1UbWM3eEdXWFZrWmJMZUQ4a21pUFo3NHlFNXprclFiVVdfMGx1aUVuRjE4Zmt0NlBSLW81SUk1a2FzT2Ywd1FIWmxUalZSNGZkbGhyekVFdHRYX0NMNFd6UERPN2hQS1hYd0szRGNod1hpaEM3Znpf?oc=5" target="_blank">YÖK'ten herkese açık ve ücretsiz "Yapay Zeka Okulu"</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">DonanımHaber</font>

  • YÖK, Ücretsiz Yapay Zekâ Eğitimi Verecek Veri Analizi Okulu Kuruyor [Başvurular Başladı] - Webtekno— Webtekno

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMieEFVX3lxTE1ldkdSZXpwT18tZVRHS0tYVm5LYy1NcUp5SDFpZGl4RDVrS3oyLUxXdXFac201LTBGRFVPd1VhQUNINDAzdG1HdXI2ZDgwbG13NWk0Q1luaEgyR1BwdDhnM2xkOG01WnFBMk9Xc1NZMzRtWVUxaHZHcA?oc=5" target="_blank">YÖK, Ücretsiz Yapay Zekâ Eğitimi Verecek Veri Analizi Okulu Kuruyor [Başvurular Başladı]</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Webtekno</font>

  • Yükseköğretim Kurulu himayesinde Veri Analizi Okulu: Ücretsiz eğitim programına başvurular başladı - Sabah— Sabah

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">Yükseköğretim Kurulu himayesinde Veri Analizi Okulu: Ücretsiz eğitim programına başvurular başladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sabah</font>

  • YÖK’ten ücretsiz Veri Analizi Okulu - hibya.com— hibya.com

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMia0FVX3lxTE5mTVZmY21ncWh5clJ2UFJiZHJfR3B0b2NuMU5YcFBZbmR5LVY1Nl9DSXdOMU51UDZhZV9GbXMzcjFlY2ZSZHRhOGVmeU9NM1ViX2hXUlAyVThocVdMX1o0RmJOejUtMjNYa204?oc=5" target="_blank">YÖK’ten ücretsiz Veri Analizi Okulu</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">hibya.com</font>

  • Yükseköğretim Kurulu himayesinde Veri Analizi Okulu: Ücretsiz eğitim programına başvurular başladı - A Haber— A Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMi1AFBVV95cUxPMjBfYkJoOEpOT3RxSUhvckpmMlJnTE1KRmdIN19NcG1CaHB1OUpfcTQtYTc1VmdyUFd3X0xSYnhOdXBaR29VYkgzU2ZKdnlkSXNlSUdCNGIyUVNJVDlkazNrc3pLanYxcFNaOTBtT19XTV9ES2tiZWRfMlA5aEY4dTZhUnAzZzlmUmJLWnctN0JKWjBLOEQ4NzZlS1hwT3JRNkRpZWpNZ1hWSzR0b2ZtSG1ZRHJpLXNGM2ZQVm5EZDFPUTJLWjVOaUxJOGhpMkpQVlpwZw?oc=5" target="_blank">Yükseköğretim Kurulu himayesinde Veri Analizi Okulu: Ücretsiz eğitim programına başvurular başladı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">A Haber</font>

  • YÖK'ten Herkese Açık ve Ücretsiz Yapay Zeka Eğitimi - memurlar.net— memurlar.net

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimwFBVV95cUxNem91dHllbFBaRDE0dG5wbHlWUHkwa2k4LVA5X2p4RzlscU82R1FNcktiMElPSTJXZk45ZFdRRTY0Q3BpZmdjS19fZnhJZXZQYjNQb09aTTJfV21GRkpad2ZLV1hHUUVIcEk5SjNtLXlRekVMQlRPNzl6ODhtRzBXOW1ONkE5aWJnVnZZSl9rcjJybzFtM2IyUkpNWdIBowFBVV95cUxOTGpPdmd1QS1tRU9zWWxWRHE1eklkaUlqZWQyQkViZHg2cHFZc0lsdFB6ZTM2dDJmZTNPSXJ5MVFZYTh4dVVDZkszS0RpVVZsSDFaWVdCS1ZMS2VUNEMyU0twVXc3ZjZWTHBuWl91UloyQWNINzhVcDhNeUduTy1nSFdLeHllcW9rSm4telA2QXhuVkwxQjJnNWRVWXhPa1ZZNk93?oc=5" target="_blank">YÖK'ten Herkese Açık ve Ücretsiz Yapay Zeka Eğitimi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">memurlar.net</font>

  • YÖK Ücretsiz Yapay Zeka Eğitimi Verecek: Herkes Katılabilir! - Tamindir— Tamindir

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMihgFBVV95cUxOa3l2RXZSSTBzdVFBZEhFR3hCWVA1aVZwaW5mZjVBVWdnODdmSzJmRGpOaVFpcnhzUzBaRXZZa08wYXVhcmJ2emQ2SnhEU2lJbGM5VUswNjlDc3h6YnFHeG9OLWtBVVZZN1RiQ3d0cWJxMXJ1dFpLcDJJNXpqLWhVc2J3cGVEd9IBiwFBVV95cUxQeG4yaVV2SG9YQnV6cjRfWGl2eE0yNy1PaTBDSFVQRHQycDZ0T3owdXA1M1NwMFF5OWZaZ3h2eVRrczZOa0Q1R2Z5d19nTnd1cGdpUFM1cHhsZ3NzTDdCUXBhUGdMV2R0bkI4MDBWdE5NbjA0OGdua2x0LW9nRl80ZHBXTVJhUVY4eXcw?oc=5" target="_blank">YÖK Ücretsiz Yapay Zeka Eğitimi Verecek: Herkes Katılabilir!</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Tamindir</font>

  • Türkiye’de veri gazeteciliğine yeni adres: “Veriler Ne Diyor?” - Bianet— Bianet

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikwFBVV95cUxQN1dqbFFGZTNoRUJoa0todWtudUI0T0tnMlpheWFMaEJGTXFaYnhjcWota00zb3dmRmVMTXJ5ZFVyRl9LXzlmUktEcW95V1VEa3d2RmZXRjBQSkFLRGUtNjIzMHVrb2tlQ2pEUE94OElHbzFhQXotUGd5TzNJS290ZDFwc2M1UW5zOUwtc2xncXlmM3M?oc=5" target="_blank">Türkiye’de veri gazeteciliğine yeni adres: “Veriler Ne Diyor?”</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Bianet</font>

  • Sayıştay, geliştirdiği yerli ve milli programlarla denetim kapasitesini artırıyor - TRT Haber— TRT Haber

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiygFBVV95cUxQMDIwdDZaRDFJeFlwQVJFMXRUUXlhUzU4X2xabUtGNVdScnJaeW5KcHFqS0hXN0lpbkF2b3JTZXJIaldFTWdoT2EtdEtzU2JsZ3ZlR2laWFRjdHU5U0Y4VC1tdTJyMzlCNjZRNkloOFJEdG5aeHZWYjIyRjVsMEJqbHAyUTdscU1iMWpaTTY5Y0pReUtHWTktSTQxTmg3dUQwSzR4N294ODlraXhBb19DbjNHODhlVzQ5ZUdIV3lESm9yLWJtV0lISEdB?oc=5" target="_blank">Sayıştay, geliştirdiği yerli ve milli programlarla denetim kapasitesini artırıyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">TRT Haber</font>

  • Sayıştay, geliştirdiği yerli ve milli programlarla denetim kapasitesini artırıyor - Anadolu Ajansı— Anadolu Ajansı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMivgFBVV95cUxNNGJSUXVxMlVRRUE5bUJZalMtZk1UWWxoT2JwQ25oakxyMEJMbGY5Q1N1S29LLWZlcHdjRzZ0b2VEa09vYlFkU1MwVVBvTEtfTnB2ZkN0S3B4TDVvYjNHYmRTSlNGODFLYi1reGZ5MllsSkhfY3R0bl95RTdOQXdDdmNPbzZOaVkwMlVHT2xiWG1nMlBJSllmNmdSZUdLTTlGc0pxbV80eFZuZFdLcWRCYmVWXzcyR0hsSFNMZHlB?oc=5" target="_blank">Sayıştay, geliştirdiği yerli ve milli programlarla denetim kapasitesini artırıyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Anadolu Ajansı</font>

  • Tarihsel Trafik İstatistikleri ve Gerçek Zamanlı Trafik Veri Analizi Yazılımı Hizmeti - Kocaeli Büyükşehir Belediyesi— Kocaeli Büyükşehir Belediyesi

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">Tarihsel Trafik İstatistikleri ve Gerçek Zamanlı Trafik Veri Analizi Yazılımı Hizmeti</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Kocaeli Büyükşehir Belediyesi</font>

  • IBM, doğal dil ile veri analizi yapılmasını sağlayan yapay zeka girişimi Seek AI'ı satın aldı - Webrazzi— Webrazzi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiwwFBVV95cUxNX1lzNVlKa2VkcmpqdVFXQ2pnZTB3c3hpSGViSkYwbllpQ1pNRmRkbUpOQ0hmMVJJajI4cFlJR21xWTlTMEtINnAwa0d3bGlxRWhLdDdIM3JScElRZUc3MThoWDcycEZ4YXdja3JMU3FXY3h2Rkg5MGlOaEppWDE2V29rbXdzVUFaUVVTZWxKc3FlbVBLWlVKak1XZ3pmUjd1MEZlaDRyWkZSQXBHYjZ2dXhxaGt5QlNIb1BkWms3NmdrMUU?oc=5" target="_blank">IBM, doğal dil ile veri analizi yapılmasını sağlayan yapay zeka girişimi Seek AI'ı satın aldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Webrazzi</font>

  • Gayrimenkuller üzerinden gelir elde edip vergisini vermeyenler MEVA'ya takıldı - Anadolu Ajansı— Anadolu Ajansı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiugFBVV95cUxQS3Jib3RKbEpZV1RUMkgzZmRsLXRyUkRtcnBnb3kwQTViX0xYZXFFQjdjalJmVExWcGU0TDVrQi1BX0ktOVdieGFTQWVVbVBORWFuZnFnUEJ2UmdoNmRoZnNNNFZPUm41UktZWlVWY2c0TzJ3Uk56NUd4N1B6WVBITkhTSVp5RGdGOUN0TlBxYkhEel9qOGJzZG1jMjBobTN6QlpHOVJsWk53VjJocXhBdDgzZEZBOENkb2c?oc=5" target="_blank">Gayrimenkuller üzerinden gelir elde edip vergisini vermeyenler MEVA'ya takıldı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Anadolu Ajansı</font>

  • Kuzeyin Dijital Yıldızları Programı ile kadınlara ücretsiz veri analizi eğitimi - Yayla Haber— Yayla Haber

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">Kuzeyin Dijital Yıldızları Programı ile kadınlara ücretsiz veri analizi eğitimi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Yayla Haber</font>

  • 'Sosyal medya ekonomistleri etkileşim almaya odaklanıyor' - Ekonomi Gazetesi— Ekonomi Gazetesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMirwFBVV95cUxQVGlwZS1CX1B5X2xJZVUwRE52SmhjdDM1Z000SDQwZ0JiU21BNmJUSXNma0JTVHc4RzBRNEgtRmdmaFdjUGYtQ2hGblJfTUJMZkNiamdERzhqSFhiUUhYaE9ncFFuNXpPYS1YMFZtcGpzWkxtSVNOclhORVlMa05VRkNNencxdC1Rb0NLRmd4UVp3cE9JQ0kwdDVDT2V6MHhieWZJUFBKWlJhOWE2d0dr?oc=5" target="_blank">'Sosyal medya ekonomistleri etkileşim almaya odaklanıyor'</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ekonomi Gazetesi</font>

  • Microsoft, Copilot'a derin araştırma ve veri analizi için yeni yapay zeka araçları ekliyor - Webrazzi— Webrazzi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMivgFBVV95cUxQWVJDTXItVVQzMERWblZtcVM3NzdZaHZhdFMyYTRlaG9iNU0zU3dENXBVdjE1ZGJxYWpnbjBMZnk4dDlrVEUxYkh5MVVWTUYzaTF2U21udGZmV09DdjBJXzkzbTQ3cnloVVotQy1hS2lKYTltbk55ajVmdmhnUWd3NmtGNExTRk1XYVlNTVpDZGJtTV9rQUpnYjNMTHU4bkNXb25lNTVWUEs5eEItajluSTUzQ3pSQVV2cDU2cW5n?oc=5" target="_blank">Microsoft, Copilot'a derin araştırma ve veri analizi için yeni yapay zeka araçları ekliyor</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Webrazzi</font>

  • PAÜ’de “Python ile Veri Biliminde Tahminleme ve Kalp Krizi Analizi” Etkinliği Düzenlendi - PAU HABER— PAU HABER

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMitwFBVV95cUxQMUs3YTU0OW82NDBsbi1HSGNERTN1cDZnVE9SVDl2Sm1iWFBGR2VLUElpRmlQVFR6Ym9GY2dqeEhDOFFZX1RrbWxMTTdVOGloR09wS2tBRGx3OFlmdk0wYW9nNmxEdl9sOElhLUpJdlp4R3JIdzFWY2IyVXhzX2VwQUhHR0xkb2o5ZnU4emFNdWZLYncxWVE3ZC1ITlEwZmdBZThYOHBBcWJEZF83ay04RFN0WEluNW8?oc=5" target="_blank">PAÜ’de “Python ile Veri Biliminde Tahminleme ve Kalp Krizi Analizi” Etkinliği Düzenlendi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">PAU HABER</font>

  • İİBF’de “Python ile Veri Görselleştirme ve Akciğer Kanseri Analizi” Etkinliği Düzenlendi - PAU HABER— PAU HABER

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMitwFBVV95cUxNaUtSaW5SX0pXZE02X3NBdzVVcUNGR3lhb19ZaFY3a29ULUtWRjBVcEo5azFqZ1N4Mjl0SkxFTU5tRTRfVnFBMDhsUXF6c2l1dkZjeDNJZFFxZ2Q3SlBiVnRVMnZ1dEQ3NUFYLTR6STR1UDBfeHB2bDBlcm1rZXN3NDdqMmRLWHBVVW92clYtaVBPRDNVbGQwcWl2aEZFcDZwbnAtVGNDMmhJU3hXTEJPQlRUd0xQLTg?oc=5" target="_blank">İİBF’de “Python ile Veri Görselleştirme ve Akciğer Kanseri Analizi” Etkinliği Düzenlendi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">PAU HABER</font>

  • Eurydice Türkiye Birimi 8. Tanıtım Toplantısını Ankara'da Gerçekleştirdi - MEB— MEB

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMirAFBVV95cUxPckpGOC1oRmxkamJ5OGFRb2d2OE5JaWFBaHVwbTFPV0wwYUt1TVZnX2RIX2JHZ3hXVDZULWNWcnlvMkhFUUpLYVFDSFRua0V5aDF4U1I2MDllSzlKc09HdmE3UmNPTjBDQ1o4cHRLZFBaQWl0MzNVbnl1OXNqbGYwRHBEdXpSNVBndUt2dDkyQmQwTXFkZll4RS1mQXlISzBsdlhBd2lab3BVVzJY?oc=5" target="_blank">Eurydice Türkiye Birimi 8. Tanıtım Toplantısını Ankara'da Gerçekleştirdi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">MEB</font>

  • Kadınlara Yönelik Olarak Düzenlenen Yapay Zeka ve Veri Bilimi Geliştirme Programı Tamamlandı - Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı— Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMitAFBVV95cUxOdUE5emxUSlBOR2F1VHZ1QUxfZkFwN3IxLTQ2ZE84TmNqRS1xbkRyaVcwMnotdlcyc0FRNjdyOE9DYjd6c1hQZndaMEp4a3ZnYnp4NzVrWl9sUlF2Si1nb1BWem03REtBNmxnOHYyQkg1bmQ4YkFyQkF3N2QzTGNRTHVOd3VSY2lZcXRlanZKR3JyTUtHS1Q2bU13R1dQYkdtak5ObkhYWHBvZGYzdGQycEdyOHY?oc=5" target="_blank">Kadınlara Yönelik Olarak Düzenlenen Yapay Zeka ve Veri Bilimi Geliştirme Programı Tamamlandı</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı</font>

  • Biyoenformatik ve Veri Analizi: Biyolojik Verinin Gücü - Evrim Ağacı— Evrim Ağacı

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMikAFBVV95cUxNNWxPcGQ5Uk8zUGEwT2I3aUpJd0pLVVJwclh5eDUtZmhRLTVRUG13Z0FQR3FhYk5yYktOcmpRcG9QbkxWRFJfbkFyRTJyNDNqWUhza3FYTUEzS2F0Ml93cFdUOVd4dkloRjB1cTZ5akhtQzFlam16dWl1UG15YjNkRzh3ZUo0enBoYUxMbnBfXzI?oc=5" target="_blank">Biyoenformatik ve Veri Analizi: Biyolojik Verinin Gücü</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Evrim Ağacı</font>

  • PAÜ’de Akdeniz’de Deniz Kaplumbağalarının Takip Edilmesi ve Veri Analizi Adlı Seminer Düzenlendi - PAU HABER— PAU HABER

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiwwFBVV95cUxPR00xbXJmTHVGa0tvUWNjU2VXMEFaX1EyU1lhM0JvaG9NYTI3bWotWGlKdV9QUFdXZVdqUzF0ejN2dWFmV05rbW5zbXdBWWNObUNWS2NpR3pZMHBYTGY1Rlc1RWx0cGVKVjhISVFiWGZaQXJyUXZXM2owUm1FQ0pkeUVpMVc2MHQ2blhUMzN3REJZZTQyalZoRlBVQlBZZlkxS01tQWtPd1lkeGk3UTRRWktxaEMxUXNiT0FIU2s5cnFySUU?oc=5" target="_blank">PAÜ’de Akdeniz’de Deniz Kaplumbağalarının Takip Edilmesi ve Veri Analizi Adlı Seminer Düzenlendi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">PAU HABER</font>

  • Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan HOŞGELDİ İlimizi Ziyaret Etti - Kütahya İl Milli Eğitim Müdürlüğü— Kütahya İl Milli Eğitim Müdürlüğü

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiywFBVV95cUxQOVZNenYxbmVjVHRLdVk4Smp2UVZNZkpTT1VsTDhmV3BDV3VuTWZ0bVQ4b25JS0staXVQSmlZVmkwZXJRNUZxVDRCTGUxX2Z6b0NrTmZFSmJnM29EMmRLVnlBWTZjSjNNSFdQNC1JVDdYVEtzOHp0a3pBcGh3ek11OTJCSWlmcjdKeTBSSVFxVS1tRHM5eC1yZjRpUDNxMWgxcUNFbjdUMXI2TlltSEN2MUEtVUdRVUNtSW9ITl8xRjVGUlV6OElsTG1Tcw?oc=5" target="_blank">Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan HOŞGELDİ İlimizi Ziyaret Etti</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Kütahya İl Milli Eğitim Müdürlüğü</font>

  • MEB Ölçme ve Değerlendirme Hizmetleri Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan Hoşgeldi, Sivas temasları kapsamında Yıldızeli Kız İmam Hatip Ortaokulunda öğrenci ve öğretmenler ile bir araya geldi. - Sivas MEB— Sivas MEB

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">MEB Ölçme ve Değerlendirme Hizmetleri Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan Hoşgeldi, Sivas temasları kapsamında Yıldızeli Kız İmam Hatip Ortaokulunda öğrenci ve öğretmenler ile bir araya geldi.</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sivas MEB</font>

  • MEB Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürü Kemal Bülbül, Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan Hoşgeldi ve Özel Büro Şube Müdürü Niyazi Doğan ile birlikte Müdürlüğümüzü ziyaret etti. - Sivas MEB— Sivas MEB

    <a href="https://news.google.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?oc=5" target="_blank">MEB Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürü Kemal Bülbül, Veri Analizi İzleme ve Değerlendirme Daire Başkanı Ramazan Hoşgeldi ve Özel Büro Şube Müdürü Niyazi Doğan ile birlikte Müdürlüğümüzü ziyaret etti.</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sivas MEB</font>

  • ASBÜDRM Veri Analizi Eğitimleri: STATA ile Panel Veri Analizi - Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi— Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiTEFVX3lxTE9fZ0lsWG54eHBBMV9OVG1HRkFpVU1qYkJlQk5yb3JJQmhoS1R0WkhVSXA4aUJXQmZaODBYbnRsU2Mxd3pTUDY3Q3l3T1Q?oc=5" target="_blank">ASBÜDRM Veri Analizi Eğitimleri: STATA ile Panel Veri Analizi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi</font>

  • ASBÜDRM Veri Analizi Eğitimleri-1: "İstatistiksel Veri Analizi Eğitimi" - Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi— Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMiTEFVX3lxTFBZbVVETVgwb0xQbGVseEpIQm4zSUVVaEVoQWdXc0pVMHRoQnVQQ0tjWDRwUWJMQ1hvVFA3OU5UejdEMFgwM1hFRFk0MlI?oc=5" target="_blank">ASBÜDRM Veri Analizi Eğitimleri-1: "İstatistiksel Veri Analizi Eğitimi"</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi</font>

  • Sakarya Üniversitesi - Sakarya Üniversitesi— Sakarya Üniversitesi

    <a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMimAFBVV95cUxNTXBuYlBfLXZoZEhHLURDSnRucnloc09KSi1qZVZMUVFIQmpjWmlqQnRFcmZIdkd3eTUzb0pHV042a195RmxmNWphZWhjd3RHNzFad3pnbUsyRU9XS09pTThlYnlKS3Q4aXZoMmR6RFBETWVnLU9pMjlmM0J6eUpobTJNYkVqWEpvNUNSNVRiY0RCU1ZWUFUyUw?oc=5" target="_blank">Sakarya Üniversitesi</a>&nbsp;&nbsp;<font color="#6f6f6f">Sakarya Üniversitesi</font>

İlgili Trendler