Veri Tabanı ve SQL
Tablolar arasında ilişki kurarak veri çekmeyi, gruplama ve birleştirme sorgularını yazmayı öğrenirsin. Analistin günlük işinin büyük kısmı bu sorgular üzerinden yürür.
Büyük Veri Analistliği
34 programs · 23 universities · 17 cities · TYT score type · 2026 YKS data
Base scores for Büyük Veri Analistliği, the nets you need, how the department changed over the last four years and which programs went unfilled, on one page.
- Programs
- 34
- Universities
- 23
- Total Quota
- 853
- Placed
- 680
- Fill Rate
- %79,7
- Highest Score
- 379,00
- Lowest Score
- 241,82
- Programs With No Placements
- 3
Where Can You Study This Department with Your Rank
Enter your success rank to see which of the 34 Büyük Veri Analistliği programs are open to you. We split them into safe, target and ambitious.
About the Department
Büyük Veri Analistliği Ne Öğretir
Kısaca: çok büyük ve dağınık veri kümelerinden anlamlı sonuç çıkarmanın, veriyi veritabanlarından çekip temizlemenin ve raporlamanın yollarını öğretir. Bölüm yapay zeka modeli kurmaktan çok, verinin neyi söylediğini doğru okuyan analisti yetiştirir. Adaylar 'büyük veri' kelimesine bakıp dağıtık sistem mühendisliği bekleyebilir; burada ağırlık sorgu, istatistik ve görselleştirmededir.
Programlamaya Giriş ve Python
Python ile veri okuma, dönüştürme ve küçük analiz betikleri yazmayı öğrenirsin. Ödevlerde gerçek bir veri setiyle çalışmak öğrenmeyi hızlandırır. Kodu çalıştırıp çıktısını okumak, bu derslerde yazmak kadar önemli bir alışkanlık olarak öğretilir.
İstatistik ve Olasılık
Ortalama, dağılım ve hipotez testi gibi kavramları öğrenirsin; bu araçların bir analizde ne zaman yanıltıcı olabileceğini de görürsün. Sayının yanlış okunmasının en yaygın nedeni çoğu zaman bu bilgi eksikliğidir.
Veri Görselleştirme
Tablo ve grafik seçiminin okuyucuyu nasıl etkilediğini çalışır, anlaşılır raporlar hazırlarsın. Yanıltıcı bir grafiğin nasıl düzeltileceğini de burada öğrenirsin. Aynı veriyi farklı grafiklerle anlatmanın okuyucuda yarattığı etkiyi de karşılaştırırsın.
Veri Ön İşleme ve Temizleme
Eksik, mükerrer ve tutarsız kayıtları ayıklama işlemlerini uygularsın. Bu aşama, bir analiz projesinde en uzun süren kısım olarak görülür. Eksik değerlerin silinmesi mi yoksa tahmin edilmesi mi gerektiği sorusu, her projede yeniden tartışılır.
Büyük Veri Teknolojileri
Dağıtık veri depolama ve işleme mantığını ile veri ambarı kavramını temel düzeyde öğrenirsin. Bu konular uzmanlık seviyesinde değil, sistemi tanıma seviyesinde işlenir.
- Duration
- 2 years
- Score Type
- TYTYalnız TYT puanıyla
- Degree Title
- Ön Lisans Mezunu
- Workload
- 120 AKTS4 yarıyıl
- Internship
- ZorunluGenelde yaz döneminde bir veri ekibinde ya da kurumun bilişim biriminde
- Final Project
- Programa göre değişirBazı okullarda son dönem veri analizi projesi ve sunumu
Courses
İki Yılda Hangi Dersleri Alacaksın
Aşağıdaki düzen, veri tabanı ve Python becerisini istatistikle birleştiren tipik bir ders dizisidir. İlk yıl veri, sorgu ve Python temelini, ikinci yıl analiz, görselleştirme ve veri sistemlerini öne çıkarır.
- 1
Birinci Sınıf
- Veri Tabanı Yönetimi
- SQL Programlama
- Programlamaya Giriş
- Python Programlama
- Matematik
- Olasılık ve İstatistik
- Bilgisayar Uygulamaları
- Türk Dili
- Yabancı Dil
- 2
İkinci Sınıf
- Veri Ön İşleme
- Veri Analizi
- Çok Değişkenli İstatistik
- Veri Görselleştirme
- Veri Ambarı Temelleri
- Büyük Veri Teknolojileri
- Mesleki Uygulama
- İş Sağlığı ve Güvenliği
- Makine Öğrenmesine Giriş
- Zaman Serisi Analizi
- İş Zekası Araçları
- Ekonometri
- Bulut Veri Hizmetleri
Required courseElective course
Source and caveat. Bu akış, veri analistliği alanındaki meslek yüksekokullarında sık görülen derslerden derlenmiş bir örnektir. Hangi dersin hangi yarıyılda okutulduğu ve seçmelilerin kapsamı okula göre değişir; kesin bilgi için tercih ettiğin okulun kataloğuna bak.
Specializations
Mezun Olunca Hangi Yöne Gidebilirsin
Veri analistliği birçok sektörde farklı biçimlerde karşına çıkar. Hangi sektörde ve hangi araçla çalıştığın iş tanımını büyük ölçüde belirler.
İş Zekası ve Raporlama
Şirket yönetimine düzenli raporlar ve gösterge panelleri hazırlarsın. Raporlama aracı bilgisi ve iş süreçlerini anlamak bu alanda öne çıkar.
- İş Zekası Araçları
- Veri Görselleştirme
- Veri Analizi
Pazarlama ve Müşteri Analitiği
Müşteri davranışını ve kampanya performansını ölçen ekiplerde çalışırsın. Veri setleri çoğu zaman dağınık olduğu için ön işleme becerisi önemlidir.
- Veri Ön İşleme
- Olasılık ve İstatistik
Finans ve Risk Analizi
Bankalar ve sigorta şirketlerinde risk ve harcama verilerini inceleyen birimlerde görev alabilirsin. Bu sektör düzenleyici kurallara ve gizlilik ilkelerine çok dikkat eder.
- Ekonometri
- Zaman Serisi Analizi
Veri Hazırlama ve Ambar Desteği
Veri ambarı ve veri hattının günlük işleyişini destekleyen teknik ekiplerde çalışabilirsin. Sorgu performansı ve veri kalitesi bu işin temel ölçütleridir.
- Veri Ambarı Temelleri
- Veri Tabanı Yönetimi
DGS ile Lisansa Geçiş
Dikey Geçiş Sınavı ile istatistik, endüstri mühendisliği ya da bilgisayar mühendisliği gibi lisans programlarına geçebilirsin. İstatistik ve matematik açığı varsa geçiş öncesinde tamamlamak faydalıdır.
- Olasılık ve İstatistik
- Matematik
Who It Suits
Bu Bölüm Sana Uyar mı, Uymaz mı
Büyük veri analistliği, sayılarla uğraşmayı ve bu sayıların anlatacaklarını merak etmeyi gerektirir. Kod yazmak bu işin araçlarından biridir; asıl iş sorunun doğru sorulmasıdır.
You Will Probably Enjoy It
- Tablolarda bir örüntü gördüğünde onun neden orada olduğunu merak ediyorsan.
- Sorgu yazarken mantık hatalarını bulmaktan keyif alıyorsan.
- Karmaşık bir veriyi başkalarına sade biçimde anlatabiliyorsan.
- İstatistik dersleri seni sıkmıyorsa ya da bu alanda gelişmek istiyorsan.
- Gizlilik ve veri etiği konularına dikkat etmeye istekliysen.
You May Struggle
- İstatistik ve olasılık dersleri birçok öğrenci için ilk yılın en zor kısmıdır.
- Veri temizleme işi sıkıcı görünebilir ve analiz süresinin büyük kısmını alır.
- Sektör, Python ve SQL'in yanında iş tanımına göre araç beklentisini sürekli değiştirir; takip gerekir.
- Mezun olunca birçok ilanda lisans ya da sertifika istenebilir.
- Verilerin hassas olması nedeniyle erişim kuralları katıdır; her sorgunun ardında sorumluluk vardır.
Required Nets
How Many Nets Did Admitted Students Score in Each Subject
Subject nets of the last student placed in each program, grouped by base score band. Each row is the average of the programs in that band.
Source: YÖK Atlas net data, 2025 YKS. ÖSYM publishes subject statistics after the placement results, so the latest net year is 2025 while scores are from 2026. Bands use 2025 base scores. Nets belong to a single candidate, not a class average, so they are the program's lower bound.
Supply and Demand
What the Department Did in Four Years
The base score alone does not tell whether a department is good. If the rank falls while the number of programs grows, getting in becomes easier but the degree also becomes more common. We put the median success rank next to the number of scored programs.
Quality Signals
What the Score Does Not Tell You
Two programs with the same base score are not the same. The indicators below show the differences the score does not.
Faculty Members
Sum of professors, associate professors and assistant professors reported by the programs at the 23 universities offering this department. The same staff may be counted again in scholarship and paid variants; per-program numbers are in the table below.
Quota per Faculty Member
The median ratio of quota to faculty members across this department's programs is 16,3. The lower the ratio, the more academic attention per student.
All Programs
Which Universities Offer Büyük Veri Analistliği
All 34 programs. Filter by city, university type and tuition, and sort them.
34 programs
Cities
Where Can You Study This Department with the Lowest Score
City is the most concrete constraint of a preference list. Lowest and highest base scores in each city, starting from the lowest. Only programs with a base score are counted.
Related Departments
If You Are Considering This, Look at These Too
Departments that start with similar courses and lead to nearby fields after graduation.
- 44Yapay Zeka Operatörlüğüat 27 universities · highest 383,14
- 15Bulut Bilişim Operatörlüğüat 10 universities · highest 347,48
- 18Kurumsal Bilişim Uzmanlığıat 13 universities · highest 337,81
- 23Arka-Yüz Yazılım Geliştirmeat 15 universities · highest 358,36
- 20Ön-Yüz Yazılım Geliştirmeat 14 universities · highest 346,06
- 63Bilişim Güvenliği Teknolojisiat 38 universities · highest 361,03
AI Career Tools
You Picked a Department, Get Ready for What Comes Next
Internships while studying, a job after graduation. Prepare your CV with AI, practice with the AI interviewer and browse open positions.
University and program data are compiled from YÖK Atlas and the ÖSYM Higher Education Programs and Quotas Guide. Please make your final checks against the official ÖSYM guide.