Geçmiş bir mülakatımın gerçek hayat mülakat süreci: Şimdiki işim Cuma günü başvurdum, Salı günü mülakat daveti aldım ve Perşembe günü pozisyonu teklif ettiler. Tüm cevaplar, mülakatta tam olarak söylediklerimdir. Bana sorulan en önemli 3 soru şunlardır: 3. Bu veriyi nerede ararsınız, onu bulmak için düşünce süreciniz nasıl? İlk olarak, değerlendirilen süreçle bağlantılı tüm veri kaynaklarını, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış olanları haritalandırırım. Deneyimimden hareketle bu genellikle sistem günlükleri, iş akışı verileri, performans raporları ve araçlar ile platformlardan elde edilen kullanıcı etkileşim verilerini içerir. Niteliksel yönü yakalamak için çalışan geri bildirimleri, paydaş görüşmeleri ve toplantı notları gibi tamamlayıcı kaynaklara da bakarım. Kaynaklar belirlendikten sonra, veri kalitesini ve tutarlılığını değerlendiririm; böylece AI uygulamasından önce ve sonra aynı metrikleri takip edebiliriz. Bundan sonra, verileri entegre edip görselleştirmek için bir veri boru hattı oluşturur veya mevcut BI araçlarını kullanırım; böylece trendleri izleyebilir, etkiyi ölçebilir ve hem teknik hem de teknik olmayan paydaşlara net bir şekilde çıkarımları iletebiliriz. 4. Veri boru hattı tarafını anlatır mısınız? Tercih ettiğiniz yaklaşım nedir ve hangi özel çerçeveler veya modeller kullanırsınız? Tercih ettiğim yaklaşım, verinin kaynaktan çıkarıma kadar olan akışını net bir şekilde anlamaya dayanır. İlk olarak, ham verinin SQL veritabanında, API’de mi yoksa bulut depolama alanında mı olduğunu belirlerim; ardından veriyi çıkarıp, temizleyip, kullanılabilecek bir formata dönüştürmek için ETL veya ELT sürecini uygularım. Dönüştürme aşamasında genellikle Python ve dbt’yi sürüm kontrolü ve veri modellemesi için kullanırım; böylece süreç tutarlı ve izlenebilir olur. Yapılandırıldıktan sonra, veri yığınına (stack) göre Snowflake veya BigQuery gibi bir veri ambarına yüklenir; ardından Power BI veya Fabric gibi görselleştirme araçlarına bağlanır. Süreç boyunca, veri bütünlüğünü ve şeffaflığı sağlamak için doğrulama kontrolleri ve meta veri takibi kurarım. Son hedef her zaman, yeni veri kaynakları veya metrikler eklendiğinde uyarlanabilecek şekilde yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş, ölçeklenebilir ve esnek bir boru hattıdır. 5. Fabric ve Power BI’yi çok kullandınız mı? Evet, geniş çapta kullandım. Fabric’i veri boru hatlarını yönetmek ve birden fazla kaynağı tek bir modelde birleştirmek için kullanıyorum; bu da raporlamayı çok daha sorunsuz hale getiriyor. Power BI ile KPI’ları, kabul oranlarını ve performans trendlerini takip eden panolar oluşturduğumda DAX’i ileri düzey hesaplamalar için kullanıyorum. İkisinin birlikte kullandığım en sevdiğim yönü, aynı Microsoft ekosisteminde birbirini tamamlamalarıdır; Fabric ağır veri işleme işlerini yaparken, Power BI çıkarımları paydaşlara etkili bir şekilde iletmeyi kolaylaştırır.