Hakkımda
İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri mezunu, full-stack SaaS geliştirici. Veriyi anlayan biri olarak sistem kurmak, benim için iki disiplinin kesişim noktası.
Lisans eğitimimi İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri üzerine tamamladım. Bu ikili arka plan bana veriye bakış açısı kazandırdı: sistem tasarımında veri modelini öne alıyorum, kullanıcı davranışlarını istatistiksel süreçler olarak değerlendiriyorum.
Bir özellik eklemeden önce 'bu verinin dağılımı ne?' ve 'bu sistemin hata toleransı ne olmalı?' sorularını soruyorum. Veritabanı ilişki modellemesini normalleştirme ve istatistiksel bağımlılık açısından ele alıyorum.
React, Next.js, Flask ve PostgreSQL ile üretim kalitesinde SaaS ürünleri geliştiriyorum. Her proje; veri modeli, güvenlik katmanı, yönetim paneli ve ölçeklenebilir mimariyle birlikte teslim ediliyor.
Sağlık teknolojilerinde verinin doğruluğu hayati önem taşır. İstatistik bilgimi bu alanda uygulamak doğal bir seçimdi. Diyet Takip projesinde VKI hesaplama, kalori trend analizi ve hasta ilerleme takibi bu bakış açısının ürünü.
Her yazılım projesini bir modelleme problemi olarak ele alıyorum. Önce problemi istatistiksel olarak tanımlıyorum, sonra veri modelini tasarlıyorum, ardından sistemin davranışını öngörüyorum. Bu süreç hata oranını düşürüyor ve bakımı kolaylaştırıyor.
İstatistiksel düşünce ve güçlü mühendislik pratiğini birleştiren ürünler geliştirmek. Sadece çalışan değil; ölçülebilir, izlenebilir ve veri tarafından yönetilen sistemler inşa etmek.
Data & İstatistik
İstatistik lisansından gelen tarafım: R ve Python (pandas · numpy · scipy) ile veri temizleme, hipotez testi ve regresyon analizi. Aşağıdaki grafikler bu yöntemleri örnek bir veri seti üzerinde gösteriyor.
Örnek/temsili veri seti ile demonstrasyon — gerçek kişi veya kullanıcı verisi içermez.