İstatistik Genel Bilgileri
İstatistik Hakkında
İstatistik Avantajları
- Son derece değerli, evrensel ve finanstan sağlığa her sektöre uygulanabilir bir analitik yetenek seti kazandırması.
- Veri bilimi, finansal analiz ve aktüerya gibi en popüler ve en yüksek kazançlı meslekler için en sağlam temeli oluşturması.
- Teknolojinin gelişimiyle birlikte talebin ve kariyer olanaklarının sürekli olarak artması.
- Kanıta dayalı ve objektif karar verme yeteneği kazandırarak her alanda yöneticilik için güçlü bir altyapı sunması.
İstatistik Dezavantajları
- Eğitimin çok teorik, soyut ve ileri düzey matematik ağırlıklı olması.
- Kariyer başarısının, istatistik bilgisini Python, R gibi programlama dilleriyle birleştirme becerisine bağlı olması.
- İşin büyük oranda ofis ortamında, bilgisayar başında yoğun konsantrasyon gerektiren veri analizi ile geçmesi.
- Çalışmaların somut bir ürün yerine rapor ve model olması nedeniyle, işin etkisinin diğer departmanlarca her zaman anlaşılamaması.
İstatistik Kimlere Uygun?
Bu bölüm; matematik ve soyut düşünceyi seven, verilerin ardındaki hikayeyi ortaya çıkarma konusunda meraklı, problem çözme odaklı ve sabırlı, analitik zekası güçlü adaylar için idealdir.
Matematik ve olasılık konularına karşı derin bir ilgi ve sevgi duyanlar.
Karmaşık istatistiksel modelleri ve teorileri anlayabilecek güçlü analitik ve soyut düşünme yeteneğine sahip olanlar.
Saatlerce veri setleriyle çalışmaktan, veriyi temizlemekten ve analiz etmekten keyif alanlar.
Gerçek hayattaki bir problemi istatistiksel bir modele dönüştürerek çözüm üretebilen kişiler.
Verilerin ardındaki hikayeyi ve gizli kalmış desenleri bulma konusunda dedektif gibi bir meraka sahip olanlar.
R, Python gibi programlama dillerini ve istatistiksel yazılımları öğrenmeye karşı yatkın ve istekli olanlar.
İstatistik Bölümü Kariyer Olanakları
İstatistik mezunları, günümüzün en değerli yetkinliği olan veri analizi becerisi sayesinde her sektörde iş bulabilirler. Kariyer olanakları en çok veri bilimi, finans, sigortacılık ve biyoteknoloji gibi veri yoğun alanlarda yoğunlaşır.
Veri Bilimcisi (Data Scientist)
Büyük veri setlerinden makine öğrenmesi modelleri kurarak geleceğe yönelik tahminler yapar ve şirketlere stratejik içgörüler sunar.
Veri Analisti (Data Analyst)
Şirket verilerini analiz ederek satış, pazarlama, operasyon gibi departmanların daha verimli çalışması için raporlar hazırlar.
Risk Analisti
Bankacılık ve finans sektöründe, kredi ve piyasa risklerini istatistiksel modellerle ölçerek finansal kayıpları önlemeye çalışır.
Aktüerya Uzmanı
Sigortacılık sektöründe, riskleri ve olasılıkları hesaplayarak sigorta poliçelerinin fiyatlandırılmasını ve primlerini belirler.
Biyoistatistikçi
İlaç firmalarında veya araştırma hastanelerinde, yeni geliştirilen ilaçların klinik deney verilerini analiz ederek ilacın etkinliğini ölçer.
Pazar Araştırması Uzmanı
Araştırma şirketlerinde, anket metodolojisi tasarlar, örneklem belirler ve tüketici davranışlarını analiz ederek raporlar.
TÜİK Uzman Yardımcısı
KPSS ile Türkiye İstatistik Kurumu'na atanarak ülkenin demografik, ekonomik ve sosyal verilerinin toplanması ve analizinde görev alır.
Kantitatif Analist (Quant)
Finans piyasalarında, karmaşık matematiksel ve istatistiksel modellerle otomatik alım-satım stratejileri geliştirir.
İstatistik Dersleri
Bölümün ders programı, ileri düzey matematik ve olasılık teorisi gibi güçlü bir teorik temel üzerine kuruludur; regresyon, zaman serileri gibi uygulamalı modelleme teknikleri ve R/Python gibi istatistiksel programlama dilleriyle desteklenir.
Olasılık Teorisi
Belirsizliğin ve rastlantısal olayların matematiksel dilini öğreten, istatistik biliminin temelini oluşturan derstir.
Matematiksel İstatistik
Tahmin etme, hipotez testi gibi istatistiksel çıkarım yöntemlerinin teorik altyapısını ve ispatlarını inceler.
Lineer Cebir
Özellikle çok değişkenli analizler ve makine öğrenmesi algoritmalarının arkasındaki matematiksel yapıyı anlamayı sağlar.
Regresyon Analizi
Değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisini modellemeyi ve bir değişkeni diğerleriyle tahmin etmeyi öğreten temel bir yöntemdir.
Zaman Serileri Analizi
Geçmiş verileri kullanarak gelecekteki değerleri (örneğin döviz kuru, satış rakamları) tahmin etmeye yönelik modelleri kapsar.
Deney Tasarımı
Bir araştırmanın veya testin (örneğin bir ilacın etkinliği) sonuçlarının istatistiksel olarak geçerli olabilmesi için nasıl planlanacağını öğretir.
Stokastik Süreçler
Zaman içinde rastgele gelişen olayların (örneğin bir hisse senedinin fiyat hareketi) matematiksel olarak modellenmesini inceler.
İstatistiksel Programlama
Veri analizi ve modelleme için endüstri standardı olan R ve Python gibi programlama dillerinin kullanımını öğretir.