Giriş Deneyim Eğitim Sertifikalar Yetenekler

HAKKIMDA

Merhaba, ben Fatma Aydın. Ekonometri temelli analitik bakış açısıyla, veri bilimi alanında çalışıyor ve bu alanda kendimi geliştiriyorum. Veri mühendisliği altyapısını araştırarak teknik yönümü destekliyor, insan davranışına dair verilerle anlamlı içgörüler üretmeye odaklanıyorum.

Bu portfolyo, verinin gücünü nasıl gerçeğe dönüştürdüğümü gösteren projelerime bir pencere açıyor. Veriyle değer yaratma yolculuğuma hoş geldiniz.

DENEYİM

Asistan

Notidem Eğitim ve Danışmanlık
2022 - 2023

Toplumsal cinsiyet eşitliği, kapsayıcı liderlik ve bilinçdışı önyargılar gibi konularda faaliyet gösteren projelerde görev aldım. Eğitim ve danışmanlık süreçlerinin desteklenmesi, etkinlik organizasyonu, iletişim ve proje yönetimi alanlarında aktif rol oynadım. Bu deneyim, stratejik düşünme, detaylara önem verme ve problem çözme becerilerimi güçlendirdi.

Data Scientist

Miuul
2024(4 Ay)

Veri analitiği, makine öğrenmesi ve modelleme konularında kapsamlı bilgi ve uygulama deneyimi kazandım. Python gibi programlama dilleri ve veri görselleştirme araçları kullanarak gerçek dünya verileri üzerinde projeler geliştirdim. Eğitim sürecinde, istatistiksel analiz, veri temizleme ve model validasyonu konularında pratik becerilerimi ilerlettim. Proje tabanlı öğrenme ile problem çözme ve analitik düşünme yeteneklerimi geliştirdim.

Proje Yönetim Stajer

Sca Social
2024 (2 Ay)

Temel Yönetim ve Organizasyon, Temel Reklamcılık ve Pazarlama, Temel Proje Yönetimi ile Yeni Medya ve Dijital Dönüşüm alanlarında kapsamlı bir eğitim aldım. Bu süreçte, CRM uygulamalarının etkinliğini deneyimleme ve A/B testlerinin sektördeki önemini kavrama fırsatı buldum. Gerçek bir proje üzerinde PERT ve CMP tekniklerini uygulayarak edindiğim uygulamalı deneyim, öğrenimlerimi pekiştirmemde ve profesyonel yetkinliklerimi geliştirmemde önemli rol oynadı.

EĞİTİM

Ekonometri

Marmara Üniversitesi
2018-2023

Disiplinler arası eğitimim sayesinde, ekonomik verileri analitik yöntemlerle değerlendirirken, aynı zamanda sosyal, politik ve kültürel dinamiklere de odaklanıyorum. Bu yaklaşım, stratejik karar alma süreçlerinde veriden anlam çıkarmamı sağlıyor.

SERTİFİKALAR

Data Science

Miuul | +200 | 2024
https://learning.miuul.com/certificates/imvk4n39rg
Data Science - 1

Veri Ön İşleme: Eksik veri yönetimi, veri temizleme, özellik seçimi ve dönüştürme teknikleri Python ile Veri Bilimi: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphanelerle veri analizi ve görselleştirme SQL ve Veri Tabanı Yönetimi: Veri sorgulama, normalizasyon teknikleri, büyük veri tabanlarıyla optimizasyon Özellik Mühendisliği: Değişken seçimi, türetilmiş özellikler, ölçeklendirme ve dönüştürme stratejileri Makine Öğrenimi Algoritmaları: Regresyon, karar ağaçları,), kümeleme ve sınıflandırma modeller Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) Analitiği: Müşteri segmentasyonu, tahmine dayalı analiz, pazarlama stratejileri İstatistiksel Yöntemler: Hipotez testleri, veri dağılım analizleri, parametrik ve parametrik olmayan istatistikler

Python

AI BUSINESS SCHOOL | 1 Ay | 2025
https://courses.10million.ai/saas-certificate/12D180170-12D08BED4-127402EFF/
Python - 1
https://courses.10million.ai/saas-certificate/12D180112-12D08BED2-127402EFF/
Python - 1

Python programlama dilinin temel yapı taşları (değişkenler, veri tipleri, döngüler, koşullu ifadeler, fonksiyonlar) Veri analizi ve işleme için kütüphanelerin kullanımı (Pandas, NumPy) Python ile otomasyon ve programlama mantığı Modüler programlama ve hata yönetimi teknikleri

Uygulamalı Davranış Bilimi

GOOD INSIGHT Academy | 1 Ay | 2025
https://drive.google.com/file/d/1TFH6djuoTuJnOwrrN94XOFkM-ZDJQxxe/view
Uygulamalı Davranış Bilimi - 1

Sosyal ve Kültürel Dinamikler – Grup etkileşimleri, kültürel farklılıklar Psikoloji ve Davranışsal Modeller – Bilişsel süreçler, karar mekanizmaları İkna ve Algı Yönetimi – Tutum değişimi, pazarlama stratejileri Karar Verme ve Risk Analizi – Sezgisel karar alma, davranışsal ekonomi

YETENEKLERİM

Programming Languages: Python, SQL, SPSS, Stata, Eviews, Canva , Excel

Data Analysis & Preparation: Data collection ,Data cleaning, Data transformation,Data merging and splitting,Descriptive statistics,Data visualization ,Correlation and variable relationship analysis, Hypothesis testing and significance analysis, Pattern and trend analysis, Segmentation and grouping (preparation for clustering)

Data Visualisation: Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

Data Engineering, Pipelines & Databases: Docker, SQL, Spark, PostgreSQL, ETL Processes, Amazon Redshift,

Machine Learning: Core Concepts, Supervised Learning Algorithms, Regression, Unsupervised Learning Algorithms, Model Development Workflow

Time Series Analysis: Time-dependent data structure (trend, seasonality, cyclic patterns), Stationarity and differencing , Autocorrelation and partial autocorrelation (ACF & PACF), Lag features and moving averages