Veri Analisti (Data Analyst) İş Mülakatı: Soru & Cevap (Başlangıç–Orta) + Mini Kod Örnekleri

Veri analisti mülakatlarında öne çıkmak, yalnızca teknik bilgiyle sınırlı kalmaz, aynı zamanda iş odaklı düşünme, güçlü iletişim ve veri odaklı stratejiler geliştirme becerisine de sahip olmayı gerektirir. Bu kapsamlı rehberde, başlangıç ve orta seviyedeki adaylar için iş görüşmelerinde sık sorulan soruları kategorilere (iş etkisi, teknik, davranışsal) ayırarak sistematik bir şekilde ele alacağız. Excel, SQL, Python ve Power BI gibi kritik araçlarla ilgili hem kısa, net cevap örnekleri hem de mini kod parçacıkları sunacak; ayrıca veri analizine küresel bakışta değer katan Kaggle ve Mode Analytics gibi önde gelen kaynaklardan en iyi pratikler ve güncel referanslarla içeriğimizi zenginleştireceğiz. Miuul gibi uygulamalı eğitim platformlarını kullanarak hem yerel sektör beklentilerini hem de küresel trendleri harmanlayacağız.

Nasıl Hazırlanmalı?

Bir veri analisti mülakatına hazırlanırken yalnızca teknik sorulara odaklanmak yeterli değildir. İşverenler, adaylardan araçlara hâkimiyetin yanı sıra iş odaklı düşünebilme, problem çözme ve iletişim becerileri de bekler. Bu nedenle hazırlık sürecinde üç adımlı bir yaklaşım benimsemek oldukça etkilidir: beceri eşleştirme, soru bankası oluşturma ve uygulamalı pratik.

İş ilanı → beceri eşleştirme

Mülakat hazırlığının ilk adımı, başvurduğunuz iş ilanını ayrıntılı analiz etmektir. İlanlarda genellikle Excel, SQL, Python ve Power BI gibi araçların adı açıkça geçer. Ancak başarılı adayları farklı kılan, yalnızca araç bilgisi değil, aynı zamanda çalışılacak sektöre özgü kritik metrikleri bilmesidir. Örneğin:

• E-ticaret: Conversion Rate (CR), Customer Lifetime Value (LTV)
• Finans: Net Interest Margin, Risk-Adjusted Return
• Telekom: Churn Rate, Average Revenue per User (ARPU)

Harvard Business Review ve McKinsey tarafından yayımlanan çalışmalarda, adayların sektör bazlı metrikleri anlamasının işverenlerin gözünde “stratejik düşünme yeteneği” olarak görüldüğü vurgulanıyor. Yani iş ilanları, yalnızca başvuru için değil, doğrudan bir mülakat yol haritası oluşturmak için de kullanılmalı.

Soru bankası kategorize etme

Dünyada en çok başvurulan rehberlerde (Glassdoor, Indeed, Exponent) önerilen yöntemlerden biri, sık sorulan mülakat sorularını üç gruba ayırmaktır:

• Teknik sorular: SQL’de JOIN çeşitleri, Python’da eksik veri yönetimi, Excel’de veri doğrulama
• İş odaklı sorular: “Bir ürünün başarısını hangi KPI’larla ölçersin?”
• Davranışsal sorular: “Paydaşlarla fikir ayrılığı yaşadığında nasıl ilerledin?”

Her kategori için 3–5 örnek soru seçip kısa ve net cevap taslakları hazırlamak, hem özgüveni artırır hem de mülakatta düşüncelerinizi daha organize aktarmanızı sağlar. Exponent rehberlerinde ayrıca, STAR yöntemi (Situation–Task–Action–Result) ile yapılandırılmış cevapların işverenler üzerinde en yüksek etkiyi bıraktığına dikkat çekiliyor.

Temel araçlarda ustalaşma

Veri analisti pozisyonları için teknik hazırlıkta en çok öne çıkan konular şunlardır:

• SQL: JOIN türleri, window functions (ROW_NUMBER, RANK), CTE kullanımı
• Excel: Power Query, veri temizleme, pivot tablolar
• Python (pandas): eksik/aykırı değer yönetimi, groupby ile özet raporlar
• Power BI: star schema modelleme, DAX ile zaman serisi analizi

IABAC (International Association of Business Analytics Certifications) tarafından yayımlanan global mülakat rehberlerinde, bu temel araçlara hâkim olmayan adayların ileri seviye senaryolarda zorlandığı özellikle belirtiliyor.

Uygulamalı hazırlık

Teorik bilgi sağlam bir temel sunar; ancak uygulamalı deneyim, mülakatta sizi rakiplerinizden ayırır. Glassdoor’da paylaşılan aday deneyimlerine göre, birçok işveren yalnızca kavramları bilen değil, gerçek veri setleri üzerinde problem çözmüş adayları tercih ediyor. Kaggle ve Mode Analytics gibi global platformlar, farklı senaryolarda veri hazırlama, analiz ve görselleştirme pratiği yapmak için ideal kaynaklar arasında.

Miuul Data Analytics Bootcamp, Excel’den SQL’e, Python’dan Power BI’a kadar tüm süreci uygulamalı modüller ve proje odaklı öğrenme ile destekliyor. Bu sayede yalnızca teorik bilgi edinmekle kalmaz, gerçek iş hayatında karşılaşacağınız problemlere hazırlıklı hale gelirsiniz.

Neden şimdi başlamalısınız?

• Gerçek Hayatta Proje Deneyimi: Bootcamp sürecinde yer alan case study projeleriyle, öğrendiklerinizi pekiştirirken aynı zamanda portföyünüze ekleyebileceğiniz somut çıktılar elde edersiniz. Bu, mülakatlarda yalnızca “bilgili” değil, aynı zamanda “uygulama deneyimine sahip” bir aday olduğunuzu kanıtlar.
• Mentör Desteği (Yurt İçi & Yurt Dışı): Deneyimli uzmanlardan düzenli geri bildirim alarak, sık yapılan hatalardan kaçınabilir ve mülakatlarda öne çıkan pratik püf noktalarını öğrenebilirsiniz. Mentör desteği, öğrenme sürecinizi hızlandırır ve özgüven kazandırır.
• Yurt Dışı Network İmkânı: Global veri bilimi toplulukları, online etkinlikler ve profesyonel ağlar sayesinde, yalnızca Türkiye’de değil uluslararası arenada da fırsat yakalayabilirsiniz.

Bu yaklaşım, hem yerel işverenlerin beklentilerini karşılayan hem de küresel standartlara uyumlu bir mülakat hazırlığı sağlar.

Genel / İş Odaklı Sorular

Veri analisti mülakatlarında yalnızca teknik beceriler değil, aynı zamanda iş etkisini anlamak, kritik metrikleri yorumlamak, paydaşlarla etkili iletişim kurmak ve problem çözme becerisi de ön plandadır. Bu nedenle iş odaklı sorular, hem Türkiye’de hem de global iş ilanlarında adayın “işe stratejik katkısını” test etmek için sıkça kullanılmaktadır.

Neden Bu Sorular Soruluyor?

Harvard Business Review ve McKinsey’in analizlerine göre, modern organizasyonlarda veri analistleri yalnızca rapor üreten değil, aynı zamanda karar süreçlerini doğrudan etkileyen profesyonellerdir. Bu nedenle mülakatlarda sorulan iş odaklı sorular:

• Adayın stratejik düşünme yeteneğini ölçer,
• Paydaşlarla çatışma yönetimini test eder,
• KPI seçimi ve iş önceliklendirme becerisini değerlendirir.

Global işverenlerin %70’inden fazlası, mülakatlarda teknik soruların yanında en az bir “iş/ürün odaklı senaryo” sorusu sormaktadır. Bu tür soruların, başarılı adayların fark yaratmasında kritik rol oynadığı vurgulanır.

Örnek Soru Başlıkları ve İpuçları

“Bir analizi baştan sona nasıl kurgularsın?”
Bu soru, veri yolculuğunu planlama becerini test eder. Adım adım çerçeveyle cevap vermek idealdir:

1. Hedefin net tanımlanması
2. Ölçülecek metriklerin belirlenmesi (CR, Retention, LTV vb.)
3. Veri kaynağı doğrulaması
4. Analiz yönteminin seçimi
5. Bulguların kontrol ve validasyonu
   Bu yaklaşım, hem globalde (örn. SaaS şirketlerinde CR/LTV analizi) hem de Türkiye’de (örn. e-ticaret firmalarında dönüşüm analizi) iş dünyasının beklentilerine uygundur.

“Üründe ‘başarı’yı hangi KPI’larla ölçersin?”
Bu soru, iş etkisi yaratma potansiyelini ortaya koyar. Global ölçekte SaaS şirketleri için en kritik göstergelerden biri LTV/CAC oranıdır ve sağlıklı iş modellerinde bu oran genellikle 3:1 seviyesinde kabul edilir. Abonelik tabanlı işlerde ise müşteri elde tutma oranı (retention rate) temel başarı ölçütü olarak öne çıkar. Türkiye’de e-ticaret sektöründe en sık kullanılan KPI’lar arasında CR (Conversion Rate) ve ortalama sipariş değeri (AOV) yer alır. Bu farkındalığı göstermek, işverenin gözünde stratejik bakış açınızı güçlendirir.

“Paydaşlarla fikir ayrılığı yaşadığında nasıl ilerlersin?”
Veri analistleri yalnızca veriyle değil, aynı zamanda farklı departmanlardan gelen taleplerle de çalışır. Bu nedenle iş görüşmelerinde adayın çatışma yönetimi ve iletişim becerileri sorgulanır. İdeal cevap yapısı şunları içermelidir:

• Problemin net tanımı
• Veri destekli alternatif öneriler
• Paydaşlarla şeffaf iletişim
• Nihai kararın iş hedefleriyle uyumlu şekilde verilmesi
  Glassdoor ve Exponent rehberlerinde bu tür senaryolara STAR (Situation–Task–Action–Result) yöntemiyle cevap verilmesinin, adayın hem iletişim hem problem çözme becerisini güçlü şekilde ortaya koyduğu belirtilmektedir.

Sonuç olarak, iş odaklı sorulara hazırlık yaparken yalnızca metrik bilgisi değil, aynı zamanda stratejik bakış açısı ve iletişim becerilerini de geliştirmek gerekir. Bu noktada, kendinizi sistematik olarak geliştirmek için Data Analyst Path eğitimine göz atabilir, temel–orta seviye analiz akışlarını adım adım öğrenebilirsiniz.

Teknik Temeller (Excel, SQL, Python, Power BI)

Veri analisti mülakatlarında teknik bilgi daima öne çıkar. Adaylardan yalnızca araçları bilmesi değil, bu araçları iş problemlerini çözmek için nasıl kullandığını gösterebilmesi beklenir. Bu noktada Excel, SQL, Python ve Power BI en çok sorulan temel alanlardır.

Excel: Veri temizleme en iyi uygulamalar

Excel hâlâ birçok şirkette günlük analizlerin en önemli aracıdır. Mülakatlarda özellikle veri temizleme adımları sorulabilir.

• Power Query kullanarak tekrar eden dönüşümleri otomatikleştirmek
• Veri türlerini (tarih, sayı, metin) doğru tanımlayarak analiz hatalarının önüne geçmek
• Doğrulama kuralları (Data Validation) ile hatalı girişleri engellemek

İlgili kurs: Veri Analitiği için Excel – CRM Analitiği

SQL: LEFT JOIN vs LEFT OUTER JOIN

SQL mülakatlarında join yapıları mutlaka gündeme gelir. En klasik sorulardan biri, “LEFT JOIN ile LEFT OUTER JOIN arasındaki fark nedir?” şeklindedir.

• Cevap: Çıktı aynıdır. OUTER anahtar kelimesi opsiyoneldir.
• Ayrıca INNER, RIGHT ve FULL JOIN gibi diğer join çeşitlerini de kısaca açıklamaya hazır olmak faydalıdır.

İlgili kurslar: MS SQL Developer ve PostgreSQL

Python: pandas’da eksik değer stratejileri

Python ve özellikle pandas kütüphanesi, veri analistleri için en güçlü araçlardan biridir. Eksik veri yönetimi mülakatta sıkça sorulur.

• Drop (satır/sütun silme): Eksik oran düşükse uygulanabilir.
• Impute (doldurma): Ortalama, medyan veya en sık görülen değerle doldurma yöntemleri.
• İş etkisi odaklı yaklaşım: Eksik verilerin karar süreçlerini nasıl değiştirdiğini açıklamak.

İlgili kurslar: Veri Bilimi için Python Programlama 

Power BI: Star schema ve DAX time intelligence

Power BI mülakatlarında genellikle iki konu öne çıkar: veri modelleme ve DAX fonksiyonları.

• Star schema: Ortada fact table, etrafında dimension tablolar olacak şekilde veri modeli kurmak. Bu yapı hem performans hem de analiz kolaylığı sağlar.
• DAX time intelligence: Yıllık, aylık ya da çeyreklik analizler için TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR gibi fonksiyonların doğru kullanımı.

İlgili kurslar: Power BI Uzmanlığı: Veri Analitiği ve İş Zekası

İstatistik & Deney Tasarımı

Veri analisti mülakatlarında istatistiksel düşünme ve deney tasarımı bilgisi, teknik beceriler kadar kritik bir rol oynar. İşverenler, adayların yalnızca kod yazma becerilerini değil, veriyi nasıl yorumladığını ve deneyleri nasıl planladığını görmek ister. Bu nedenle hipotez testleri, A/B deneyleri ve güven aralıkları gibi konuların temel prensiplerine hâkim olmak büyük bir avantaj sağlar.

Hipotez testi nasıl kurulur?

Hipotez testi, veriye dayalı karar almanın temel yöntemlerinden biridir. Doğru bir hipotez testi şu adımlarla kurulur:

1. H0 ve H1 hipotezlerini belirle: H0 (null hipotez), mevcut durum veya varsayımdır. H1 (alternatif hipotez) ise test etmek istediğin iddiayı temsil eder.
2. Anlamlılık düzeyi (α) seç: Genellikle %5 (0.05) olarak belirlenir ve yanlış pozitif (Type I error) riskini ifade eder.
3. Test istatistiğini ve p-value’yu hesapla: Bu değer, H0 hipotezinin reddedilip edilmeyeceğine karar vermeni sağlar.
4. Güç (power) analizini yap: Testin gerçekten bir farkı yakalayabilme olasılığını gösterir. Gücü yüksek testler daha güvenilir sonuçlar üretir.

Bu adımları adım adım anlatabilmek, mülakatta analitik düşünme gücünü ortaya koyar.

A/B testinde örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir?

A/B testleri, ürün performansını ve pazarlama stratejilerini değerlendirmek için en yaygın kullanılan deneysel yöntemlerden biridir. Ancak doğru örneklem büyüklüğü belirlenmezse sonuçlar yanıltıcı olabilir.

• Etki büyüklüğü (effect size): Ölçmek istediğin değişimin büyüklüğünü temsil eder. Küçük farkları tespit etmek için daha büyük örneklem gerekir.
• Varyans: Verinin dağılımı, testin hassasiyetini belirler.
• Anlamlılık düzeyi (α) ve güç (power): Genellikle α = 0.05 ve güç = 0.8 alınır. Bu değerler, sonuçların istatistiksel olarak güvenilir olması için yeterli örneklem sayısını hesaplamada kullanılır.
• Araçlar ve yöntemler: Python’daki statsmodels kütüphanesi veya çevrimiçi örneklem büyüklüğü hesaplayıcıları bu süreçte yardımcı olabilir.

Mülakatlarda, yalnızca formülü bilmek değil, bu prensiplerin iş kararlarını nasıl etkilediğini açıklayabilmek öne çıkar.

Güven aralığı vs p-value farkı

Güven aralığı ve p-value, mülakatlarda adayın istatistiksel sonuçları yorumlama becerisini test etmek için sıkça sorulur.

• p-value: Elde edilen verinin, H0 hipotezi doğru kabul edildiğinde gözlenme olasılığıdır. Düşük bir p-value (örneğin <0.05), H0’ın reddedilmesi için güçlü bir kanıt sunar.
• Güven aralığı: Ölçülen etkinin, seçilen güven düzeyinde (genellikle %95) hangi değer aralığında yer aldığını gösterir. Örneğin 1.2–2.5 aralığı, etkinin büyük olasılıkla bu aralıkta olduğunu belirtir.
• Temel fark: p-value istatistiksel anlamlılığı değerlendirirken, güven aralığı etkinin büyüklüğü ve belirsizlik derecesi hakkında daha fazla bilgi verir. İkisini birlikte kullanmak, veriye dayalı kararların doğruluğunu artırır.
   

Davranışsal (STAR) Sorular

Veri analisti mülakatlarında davranışsal sorular, teknik bilginin yanı sıra adayın iletişim, problem çözme ve ekip çalışması becerilerini anlamak için kritik öneme sahiptir. İşverenler, bu sorular aracılığıyla adayın gerçek iş ortamlarında nasıl davrandığını görmek ister. En etkili cevaplama tekniği STAR yöntemi (Situation–Task–Action–Result) kullanmaktır. Bu yöntemde önce durumu (Situation) ve görevi (Task) tanımlarsınız, ardından attığınız adımları (Action) ve elde ettiğiniz sonucu (Result) net şekilde aktarırsınız.

Zor bir paydaşı nasıl ikna ettin?

Bu soru, ikna kabiliyeti ve veriyle desteklenen karar alma becerisini test eder. Veri analistleri farklı departmanlarla çalışırken, önerilerin her zaman hemen kabul edilmediği durumlarla karşılaşır. Etkili bir yanıt için:

• Durumu açıklayın: Hangi proje ve paydaş söz konusuydu.
• Görevi belirtin: Karşı tarafı ikna etmek neden kritik öneme sahipti.
• Eylemleri paylaşın: Veri analizi yaparak alternatif senaryolar ve görselleştirmeler sunduğunuzu vurgulayın.
• Sonucu aktarın: Paydaşın ikna edildiğini ve projenin başarıya ulaştığını belirtin.
   

Hatalı bir analiz yaptığında ne öğrendin?

Bu soru, adayın sorumluluk alma ve öğrenme becerisini ölçer. Hatalar kaçınılmazdır; önemli olan bunlardan ders çıkarabilmektir. Yanıt verirken:

• Durumu belirtin: Yanlış bir veri kaynağı veya hatalı bir metrik kullanımı gibi somut bir örnek seçin.
• Görevi açıklayın: Hatanın fark edilmesiyle hangi adımları atmanız gerekti.
• Eylemleri paylaşın: Analizi düzelttiniz, kontrol mekanizmaları kurdunuz ve ekip arkadaşlarınıza bilgilendirme yaptınız.
• Sonucu vurgulayın: Hatanın tekrarlanmadığını ve sürecin iyileştirildiğini belirtin.

Kısıtlı veriyle karar verdiğin bir örnek

Gerçek iş ortamında veriler her zaman eksiksiz değildir. Bu soru, belirsizlik altında karar verebilme yeteneğinizi gösterir. Yanıt için:

• Durumu açıklayın: Veri eksikliğinin yaşandığı proje veya karar sürecini belirtin.
• Görevi tanımlayın: Bu koşullar altında neyi başarmanız gerekiyordu.
• Eylemleri aktarın: Mevcut veriyi en iyi şekilde kullanıp, geçmiş benzer projelerden veya ek varsayımlardan yararlanarak alternatif senaryolar hazırladığınızı açıklayın.
• Sonucu belirtin: Alınan kararın riskleri yönetilebilir hale getirdiğini ve sürecin ilerlemesini sağladığını paylaşın.
   

Mini Canlı Kodlama: SQL & Python

Veri analisti mülakatlarının en önemli aşamalarından biri mini canlı kodlama testleridir. Bu testlerde adaydan, kısa süre içinde SQL veya Python kullanarak bir problemi çözmesi istenir. Amaç, yalnızca sözdizimini bilip bilmediğini değil, aynı zamanda veri mantığını anlayıp anlayamadığını ve baskı altında analitik düşünme becerisini ölçmektir. Bu bölümde en sık karşılaşılan senaryoları ve hazırlık ipuçlarını bulabilirsiniz.

SQL senaryoları

N’inci en yüksek değer

Sıkça sorulan klasik bir SQL problemidir. Örneğin “3. en yüksek maaşı bul” veya “Kategori bazında 2. en yüksek satış yapan ürünü getir” gibi sorularla karşılaşabilirsiniz. Bu tip sorular, window function kullanma becerisini test eder. ROW_NUMBER, RANK veya DENSE_RANK fonksiyonlarıyla çözülür.
 

Örnek çözüm:

SELECT product_id, revenue
FROM (
    SELECT product_id, revenue,
           DENSE_RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS rnk
    FROM sales
) t
WHERE rnk = 3;

İlk satın alma tarihi

Bu soru, müşteri yaşam döngüsünü anlama ve tarih bazlı analiz becerisini ölçer.
 

Örnek çözüm:

SELECT customer_id, MIN(order_date) AS first_purchase
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Kategori bazlı Top-N (JOIN + WINDOW)

Gerçek iş senaryolarına yakın bir problemdir. “Her kategori için en çok satan ilk 3 ürünü getir” gibi bir görevde JOIN ile tabloları birleştirmek ve window function ile sıralama yapmak gerekir. Bu tip sorular, SQL bilgisinin yanında iş bağlamını kavrama becerinizi de ölçer.

SQL pratiklerini geliştirmek için MS SQL Developer ve PostgreSQL eğitimleri, canlı kodlama hazırlığında güçlü bir temel sunar.

Python senaryoları

pandas ile eksik değer veya aykırı değerleri ele alma

Python ve özellikle pandas kütüphanesi, veri analistlerinin vazgeçilmez aracıdır. Mülakatlarda en sık gelen sorulardan biri eksik veya aykırı verilerle nasıl başa çıktığınızdır.

• Eksik değerleri (NaN) silmek için dropna() veya doldurmak için fillna() kullanılabilir.
• Aykırı değerler genellikle IQR (Interquartile Range) yöntemi veya domain bilgisine göre tespit edilip filtrelenir.

Örnek:

import pandas as pd

df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].median())

q1, q3 = df['income'].quantile([0.25, 0.75])
iqr = q3 - q1

df = df[(df['income'] >= q1 - 1.5*iqr) & (df['income'] <= q3 + 1.5*iqr)]

groupby-agg rapor üretme

Python mülakatlarında en sık test edilen diğer bir konu da groupby ve aggregate fonksiyonlarıdır. Amaç, gruplara göre özet istatistikler çıkarabilmektir.
 

Örnek:

summary = (
    df.groupby(['country', 'category'])
      .agg(customers=('customer_id', 'nunique'),
           orders=('order_id', 'nunique'),
           revenue=('revenue', 'sum'))
      .reset_index()
)

Bu tür sorular, pandas kütüphanesinde temel veri manipülasyonu yeteneğinizi ve iş bağlamını anlama becerinizi test eder.

Python pratiklerinizi güçlendirmek için Python ile Veri Analizi eğitimi, eksik veri yönetimi ve veri gruplama gibi konularda uygulamalı örnekler sunar.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Bu bölüm, veri analisti mülakatlarında adayların en çok merak ettiği veya karşılaştığı sorulara rehberlik eder. Bu sorulara hazırlıklı olmak, yalnızca teknik bilgi değil, analitik düşünme ve pratik becerileri de göstermenizi sağlar.

Junior veri analisti için “olmazsa olmaz” teknikler nelerdir?

Yeni başlayan bir veri analisti için dört temel teknik beceri öne çıkar: Excel, SQL, Python ve Business Intelligence (BI)araçları.

• Excel: Veri temizleme, pivot tablolar, Power Query ve doğrulama kuralları gibi konularda yetkinlik.
• SQL: SELECT sorguları, JOIN türleri, filtreleme, gruplama ve alt sorgular gibi temel konular.
• Python: pandas kütüphanesi ile veri manipülasyonu, eksik veri stratejileri ve temel istatistiksel analiz.
• BI araçları (Power BI veya Tableau): Dashboard hazırlama, DAX fonksiyonları ve veri modelleme.

A/B testinde yanlış pozitifleri nasıl azaltırım?

A/B testlerinde yanlış pozitif sonuçları (Type I error) önlemek, güvenilir deney tasarımı için kritik önemdedir:

• Anlamlılık düzeyini (α) doğru seçin: Genellikle 0.05 kullanılır, ancak kritik kararlar için daha düşük değerler düşünülebilir.
• Yeterli örneklem büyüklüğü kullanın: Küçük örneklemler yanlış pozitif riskini artırır.
• Test süresini erken bitirmeyin: Yeterli veri toplanmadan testi sonlandırmak hatalı sonuçlara yol açar.

Segmentasyon ve varyans kontrolü yapın: Heterojen gruplar yanlış fark algısı 

SQL canlı kodlamada en kritik 3 ipucu nedir?

Canlı kodlama aşaması, mülakatların en stresli bölümlerinden biridir. Üç kritik ipucu:

1. Window functions kullanımı: N’inci en yüksek değer, kategori bazlı sıralama gibi sorular için ROW_NUMBER, RANKve DENSE_RANK fonksiyonlarını iyi bilmek.
2. JOIN mantığını sade tutmak: Gereksiz karmaşık JOIN’lerden kaçınarak veritabanı şemasını hızlı çözümlemek.
3. Sonuçları doğrulamak: Çıktının mantıklı olup olmadığını küçük test sorgularıyla kontrol etmek.

Bu beceriler hem mülakatlarda hem de iş hayatında olmazsa olmazdır. Uygulamalı öğrenme için Data Analytics Bootcamp kapsamlı bir başlangıç sunar.