İş Detayları
Sektör
Kurumsal Hizmetler
İstihdam Türü
İşsiz
Şehir
İsveç,Uzaktan
Pozisyon
Gönüllü Öğretim Asistanı
Hakkımda
Veri alanında 6 aydan fazla tecrübesi olan, bu alanda fırsatları kovalayan ve kariyer yolculuğunu başlatmak isteyen motive ve azimli potansiyel aday. Temel olarak Veri Analizi, Veri Mühendisliği, Veri Bilimi gibi veri alanlarından biri için iş veya staj arıyor. Stajyer veya kıdemsiz (Junior) pozisyonlarında, aynı zamanda da İş Zekâsı, Raporlama, Yapay Zekâ gibi diğer alanlarda da farklı araç ve dillerle de çalışmaya açık. Yaptığım tüm çalışmalara GitHub hesabım üzerinden erişebilirsiniz. LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/yagiz-esmerligil/ GitHub: https://github.com/Yagiz2873 HackerRank: https://www.hackerrank.com/profile/Yagizesmer
Deneyim
-
Miuul
01.07.2024 - 20.11.2024 -
Miuul
01.10.2023 - 17.02.2024 -
Mia Teknoloji
19.09.2022 - 01.03.2023 -
BilgeAdam Akademi
01.02.2022 - 01.07.2022 -
Demir Export A.Ş.
16.07.2019 - 31.08.2019
Eğitim
-
Başkent Üniversitesi
Lisans - Bilgisayar Mühendisliği
15.08.2016 - 04.09.2020
Seminer/Sertifika
-
Üretken Yapay Zeka ile İş Dünyasına Nasıl Hazırlanırım?
11/2024 -
Version Control Systems and Portfolio
09/2021 -
Introduction to Data Science and Portfolio
09/2021 -
Ön Uç Geliştirme Katılım Sertifikası
07/2022 -
Diksiyon ve Beden Dili
06/2021 -
Data Analyst Bootcamp Certificate
02/2024 -
Joining Data in SQL
12/2024 -
Intermediate SQL
12/2024 -
Introduction to SQL
08/2024 -
SQL (Basic)
01/2025 -
TEOL İngilizce Katılım Sertifikası
03/2025
Projeler
-
Superstore Veri Analizi
<p>5 aylık süre boyunca veri analitiğinin temelleri, araçları ve bir veri analisti tarafından genel olarak kullanılan programlama / sorgulama dilleri (Excel, PowerBI, Python, SQL vb.) öğrenildi. </p><p>Öğrenilen tüm bu temel bilgiler, araçlar ve diller "Superstore" adlı veri seti üzerinde proje oluşturmak için kullanıldı. </p><p>Veri setindeki ürün kategorileri arasında anlamlı ilişkiler bulabilmek amacıyla market sepet analizi gerçekleştirildi; kampanya tasarlandı ve birbirleriyle anlamlı ilişkiler gösteren klasör ve kağıt kategorilerindeki seçili ürünler üstünden %20 ve %15 indirim uygulandı. </p><p>Müşterilerin satın alma davranışlarını anlamak için SQL (kural bazlı gruplama) kullanarak RFM analizi gerçekleştirildi; kampanya tasarlandı ve belirli bir müşteri grubuna özel bir sonraki 350$ ve üzeri alışverişinde 50$ indirim hakkı verildi. </p><p>Müşterilerin CLTV (Müşteri yaşam boyu değeri) değerleri önce kural bazlı olarak, sonrasında da BG-NBD ve Gamma modelleme algoritmalarıyla sonraki ilk ay için tahmin modeliyle hesaplatıldı. </p><p>Tahmin sonucu bulunan CLTV değerleri üzerinden K-Means algoritması ile kümeleme gerçekleştirildi ve müşteriler para getirme miktarlarına göre gruplandı. </p><p>Veri setinde kullanılan bu algoritmalara ve diğer betimleyici ve tanı analizlerine göre ek içgörüler üretildi. </p><p>Genel olarak bir projenin CRISP-DM aşamalarının tamamında rol alındı.</p>
Blog
Blog yazısı bulunamadı.