- Örnek tercih listelerinde yazılan oranlar baz alınarak başarı sıralamasına göre bölümler bir liste haline getirilmelidir. Yalnız bu oranlar stratejik tercih listesi yazmak için işe yaramayacağından veri analizi bile birisinin en az 5-6 yıllık verilere bakarak nicel veri analizi yapıp tahmini sıralamayı bulduktan sonra nicel veri analiziyle bulmuş olduğu sıralamalara göre tercih listesi yazıp ekleme çıkarma yapması kendisi için çok daha doğru olur. Nicel veri analizi bilmeyen kişinin örnek tercih listelerinden istifade etmesi kendisi için iyi olur.
- Belirlenen bölümler kontenjan sayılarına bakılarak ekleme çıkarmalar yapılmalıdır. Çünkü sınava girilen sene önceki seneye oranla kontenjan artmışsa o programın başarı sıralaması düşebilir.
- Gözlem yeteneği kullanılmalıdır. Böylelikle öğrenciler hangi bölümü ve nereyi tercih ediyorlar daha iyi kestirilebilir.
- Tercihlerinizi yaparken en önemlisi ilgi alanlarınızı ve becerilerinizi göz önünde bulundurmanızdır. Kendinizi mutlu edecek ve gelecekte size fayda sağlayacak bir bölüm seçmeniz önemlidir.
- En az 5-6 yıllık verilere bakıp veri analizi yapılarak tercihler verilmelidir. Zira meslekte mutlu olmak için ilgi ve yetenek önemlidir kazanmak içinse asıl önemli olanı nicel veri analizidir. İlgi ve yetenek olsa dahi nicel veri analizi yapılmasa ya ilgi ve yeteneğin olduğu bölüm kazanılamaz bir yıl mezuna kalınır ya da alternatif bölüm denilen bir bölüm tercih edilir. Nicel veri analizi ile ilgi ve yetenek birbiriyle bağlantılıdır.
- 2024 yılında hem ikinci öğretimler kapatıldı. Hem de öğretmen akademisi geldi. Bu yüzden önceki yıllardan daha farklı bir durum yaşandı. Bu yüzden 2025 yılında tek yıllık verilere bakan kişiler çok büyük hata yaparlar buna karşı öğrencilerin özellikle dikkatli olması gerekir. Yalnız bölümün sıralaması ve toplam kontenjan sayısı baz alınarak yapılacak nicel veri analizinde yine de doğru bir bölüme yerleşme olur.
- Tercih edeceğiniz bölümler ve üniversiteler hakkında detaylı araştırma yapın. Müfredatları, imkanlarını, akademik kadrolarını ve mezunlarının iş imkanlarını inceleyin.
- Tercihleriniz konusunda ailenizle görüş alışverişinde bulunun. Onların fikirleri ve tavsiyeleri size yardımcı olabilir.
- Tercih etmek istediğiniz üniversite bölümlerinin öğrencileri ve akademisyenleri ile görüşün. Onlar size bölümler konusunda daha doğru bilgi verir.
- Barınma imkanlarını araştırın bazı ilçelerde sadece KYK yurdu değil özel yurt bile yoktur.
- Bölümlerin özel koşullarına mutlaka dikkat edin bazı bölümler sağlık raporu gibi evraklar istemektedirler.
- Yapay zekadan istifade edin yapay zeka size tercihleriniz konusunda ve diğer bazı konularda yorumda bulunur. Hatta doğru kullanılması durumunda nicel veri analizi dahi yapabilecek yapay zeka araçları vardır. Yapay zeka sizlere tavsiye verir. Ancak güncel veri bağlantısı olan bir yapay zekalı sohbet botu olmasına dikkat edin. Chatgpt web'e bağlanıp veri çekiyor. Chatgpt en iyisidir. Çünkü GPT4o gelişmiş bir LLM'dir. Microsoft Copilot ve Claude'de internetten veri çekip güncel bilgileri vermektedirler. Bu sebeple Microsoft Copilot ve Claude'de kullanabilirsiniz. Ancak kendilerine " 2024 yılına ait yks tercihlerine ait güncel bilgileri ver. Mutlaka güncel bilgileri ver" deyin güncel bilgileri verirler. Ancak kendilerinin bilgilerini körü körüne kabul etmeyin sorgulayın tavsiyeler konusunda doğru bilgileri verirler yapay zekayla tercih danışmanlığı iddialarınaysa inanmayın böyle bir şey mümkün değildir. Yapay zeka ancak bir rehber öğretmen seviyesinde olur. Fakat tercih danışmanlığı zaten rehber öğretmenlerin görevi değil devlet onlara bu görevi ülkemizde MEB bünyesinde istatistikle, matematikle ve Pythonla veri analizi bilen kişiler olmadığı için vermektedir. Fakat ülkemizde de 2024 yılı itibariyle bu alanda uyanış başladı. Eskiden hiçbir rehber öğretmen tercihlerden anlamazdı. Ancak artık hâlâ tamamen olmasa da anlayan çok az sayıda kişi var. Bunlar da size denk gelir mi bilemem bu yüzden mutlaka tercih danışmanlığı alacaksanız kendilerini imtihana tabi tutun. En az 5-6 yıllık verilere bakıp Pythonla veri analizi yapmalılar. İstatistik, matematik bunlardan da faydalanmalılar böylelikle anlayanları anlamayanlardan ayırt etmiş olursunuz.
- İş imkanlarına dikkat edin Cumhurbaşkanlığı web sitesinden bölümlerin iş imkanlarını araştırabilirsiniz ancak unutmayın iş imkanları bölgeden bölgeye değişir. Hatta aynı il sınırları içerisinde hatta ve hatta bazı yerlerde cinsiyete göre bile değişmektedir. Bunların hepsine dikkat etmeniz gerekir. Cumhurbaşkanlığı web sitesinden tercih etmek istediğiniz bölümün imkanlarına bakmak isterseniz şu linki kullanabilirsiniz: https://www.cbiko.gov.tr/projeler/uni-veri Ayrıca İşkur Web sitesinden de çalışmak istediğiniz ile ait iş imkanlarına bakın ve TÜİK verileri her ne kadar doğruyu yansıtmıyor olsalar da onlara bakın.
- İşkur web sitesinden meslekleri tanıyalım kısmından mesleklere bakın bu şekilde meslekler konusunda detaylı doğru bilgiye sahip olursunuz. Çünkü İşkur devlet kurumudur. https://esube.iskur.gov.tr/Meslek/MeslekleriTaniyalim.aspx
- Kılavuzu mutlaka okuyun ve yorumlamaya çalışın yorumlamak için vaktiniz varsa yapay zekayı kullanabilirsiniz. Tercih robotlarını sadece ön bilgi amacıyla kullanın çünkü tercih robotlarında yazılımsal sorunlar kaynaklı bazı bölümler gözükmeyebilmektedir. Bu durum zaten genellikle her yıl ek tercihlerde yaşanmaktadır. Bu yüzden tercih robotlarını ön bilgi amacıyla kullanıp kılavuzu detaylı kontrol edin.
- Mümkünse kendi veri analizi yazılımlarınızı yapın onlarıda tercihler için kullanın bunun için yapay zekayı kullanabilirsiniz.
- Üniversitelerin geçen yıllara ilişkin başarı ortalamalarını, istihdam oranlarını ve mezunlarının memnuniyet düzeylerini incelemeyi ihmal etmeyin. Üniversiteden mezun olduktan sonra işinizi de planlamalısınız.
- Üniversitenin bulunduğu şehrin sosyal imkanlarını ve içinde öğrenciler için sunduğu fırsatları değerlendirin. Hem eğitim hem de yaşam kaliteniz açısından önemlidir.
- Üniversiteyi tercih ederken alanınızla ilgili kulüp ve etkinliklerin yoğunluğu da göz önünde bulundurulmalıdır.
- Birden fazla tercih yapıp tüm tercih listesini doldurun.
- Tercih edeceğiniz üniversitelerin web sitelerini inceleyerek, kontenjanlar, burs imkanları, ders içerikleri, kampüs imkanları gibi konularda bilgi edinebilirsiniz.
- Tercih yaparken, güvenilir kaynaklardan bilgi edindiğinizden emin olun. Global Enstitü gibi okuma yazması olmayan kişilerin dahi sertifika alabileceği yerlerden 2-3 dakikada sertifika alıp eğitim danışmanlığı yaptığını iddia eden kişilerden uzak durun.
- Sosyal medyada yardım edeceğini iddia eden kişilere kişisel bilgilerinizi vermekten kaçının kötü niyetli birileri sorgu panellerini kullanarak birkaç dakikada bilgilerinize, ailenize, adresinize ulaşabilir. Bu konuda paranoyak olmanızı tavsiye ederim.
- Veri analizini yapabiliyorsanız veri analizi yapın çünkü en önemli olanı belkide kazanabilmek için asıl gerekli olanı budur. YKS (Yükseköğretim Kurumları Sınavı) tercihlerinde veri analizi yöntemlerinden yararlanmak oldukça faydalıdır. Veri analizi, öğrencilerin daha bilinçli ve stratejik tercihler yapmalarına yardımcı olabilir. Bazı avantajları şöyledir: Geçmiş Verilerin Analizi: Önceki yılların başarı sıralamaları ve kontenjan bilgileri analiz edilerek, hangi programlara yerleşme olasılığının daha yüksek olduğu belirlenebilir. Tercih Sıralaması Optimizasyonu: Öğrencilerin hedeflerine, başarı sıralamalarına ve isteklerine en uygun tercih sıralamasını yapmak için veri analizi kullanılabilir. Bu, öğrencinin yerleşme şansını maksimize eder. Alternatif Programların Belirlenmesi: Veri analizi, öğrencilerin sadece hedefledikleri programlara değil, aynı zamanda alternatif programlara da odaklanmalarına yardımcı olabilir. Bu sayede öğrenciler daha geniş bir tercih yelpazesine sahip olurlar. Risk Yönetimi: Verilerin analizi, öğrencilerin tercihlerini daha az riskli hale getirebilir. Örneğin, belirli bir programın kontenjan artışını veya sıralama düşüşünü öngörerek, daha güvenli tercihler yapılabilir. Kariyer Planlaması: Veri analizi, mezuniyet sonrası istihdam oranları, sektörün büyüme potansiyeli gibi faktörleri dikkate alarak, uzun vadeli kariyer planlaması yapmaya da yardımcı olabilir. Kişisel Özelliklere Uygun Tercihler: Öğrencilerin kişisel ilgi ve yeteneklerini göz önünde bulundurarak, en uygun programların belirlenmesi veri analizi ile daha kolay hale gelir. Veri analizi yöntemleri, büyük veri setlerinin anlamlı bilgiler haline getirilmesi ve bu bilgilerin stratejik kararlar almak için kullanılması sürecini kapsar. Bu yöntemlerin kullanılması, YKS tercihlerinde öğrencilerin daha doğru ve isabetli tercihler yapmalarına katkı sağlar. Tercihlerde kullanılan veri analiz türleri, temelde geçmiş yıllara ait yerleştirme verileri, kontenjanlar, bölüme yerleşen son kişinin sıralaması, yerleşen sayıları gibi bilgileri inceleyerek geleceğe dair bölümlerin kapanma/kapanmama ihtimali, sıralama aralıkları, kontenjan doluluk oranları ve tercih risk düzeylerini tahmin etmeye yöneliktir. YKS tercihleri için çeşitli veri analizi tekniklerini kullanılabilir. Bazıları şunlardır:
- Tanımlayıcı (Descriptive) Analiz Türleri Geçmiş verileri özetlemek ve anlamlandırmak için kullanılır: Basit Ortalama: Bir bölümün taban sıralamalarının ya da puanlarının yıllara göre ortalaması alınır. Ağırlıklı Ortalama: Son yıllara daha fazla ağırlık verilerek ortalama alınır (örneğin, son 3 yıla %50, önceki 2 yıla %50 gibi). Mod ve Medyan Analizi: En sık tekrar eden ya da ortanca değeri bulur. Standart Sapma: Verinin oynaklığını gösterir. Düşükse tahmin yapmak daha kolaydır.
- Zamana Dayalı (Trend) Analizler Zaman içinde değişimi takip eder, geleceği tahmin etmeye çalışır: Doğrusal Regresyon (Trend Çizgisi): Bölümün sıralamasının yıllara göre artış/azalış trendini belirler. Gelecek yıl için tahmini değer verir. Hareketli Ortalama (Moving Average): Belirli yılların ortalaması alınarak dalgalanmalar yumuşatılır. Volatil veri için uygundur. Üstel Düzeltme (Exponential Smoothing): Daha yakın yıllara daha fazla ağırlık vererek tahmin yapılır. Kısa vadeli tahminlerde etkilidir.
- Olasılıksal ve Tahmine Dayalı Analizler Belirsizlikleri ölçer ve tahminin güven aralığını hesaplar: Güven Aralığı Hesaplaması: Örneğin, bu bölüm %90 ihtimalle 230.000 - 260.000 aralığında kapatır. Hata Payı Analizi: Tahminin ne kadar sapabileceğini gösterir (örneğin ±10.000 sıralık sapma). Monte Carlo Simülasyonu (ileri düzey): Binlerce olasılıkla farklı senaryolar oluşturulabilir.
- Volatilite ve Risk Analizi Verideki belirsizlik ve ani değişimleri ölçer: Volatilite Analizi: Sıralama/toplam kontenjan sayısı yıllar içinde çok değişmişse riskli bölüm olarak değerlendirilir. Sapma Skoru ile Risk Sınıflaması: Yıllar arasındaki sıralama farklarıyla risk puanı hesaplanır.
- Kontenjan ve Doluluk Etkisi Analizi Kontenjan değişiminin sıralamaya etkisini değerlendirir: Kontenjan Artış/Azalış Oranı: Kontenjan %20 artmışsa sıralama kaç bin geriye gitmiş? Doluluk Oranı Analizi: Kontenjanın tamamı dolmuş mu? Boş kalan varsa nedenleri analiz edilir.
- Sarkaç (Salınım) Modeli Sıralamanın yukarı-aşağı düzensiz dalgalanması varsa, bu modelle ortalama bir kapanış noktası tahmin edilir. Trend olmayan ama tekrar eden dalgalı verilerde etkilidir.
- Sıralama Aralığı (Range) ve Karar Destek Yöntemleri Tercih sıralamasında güvenli veya riskli aralıklar belirlenir: Alt-üst sıralama tahmini: Örneğin, bu bölümün kapanma aralığı 220.000 - 250.000 arasında. Karar Matrisleri ve A/B/C Tercih Grupları: Tercihler güvenli/orta/riskli olarak üçe ayrılır. Profesyonel tercih analizleri genellikle birden fazla yöntemin birlikte kullanılmasıyla yapılır. Örneğin: "Bu bölümde 5 yıllık regresyon eğilimi 10.000 yukarı yönlü. Hareketli ortalama 230.000. Kontenjan %10 artmış. Güven aralığı %95 ile 220.000 - 255.000. Bu nedenle 245.000 üstü riskli, 235.000 güvenli aralıktadır." Veri analitiğinde kullanılan farklı analiz türleri için çeşitli programlama dilleri ve araçlar tercih edilmektedir. Bu analiz türleri ve yaygın olarak kullanılan programlama dilleri şunlardır:
- Açıklayıcı Analiz (Descriptive Analytics) Açıklayıcı analiz, mevcut verilerin özetlenmesi ve anlaşılmasını sağlar. Bu tür analizde yaygın olarak kullanılan diller ve araçlar şunlardır:
- Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
- R: dplyr, ggplot2
- SQL: Veritabanlarından veri çekmek ve özetlemek için
- Excel: Basit veri analizleri ve görselleştirmeler için
- Tanısal Analiz (Diagnostic Analytics) Tanısal analiz, verilerin neden belirli bir şekilde davrandığını anlamaya çalışır. Bu tür analizde kullanılan diller ve araçlar:
- Python: SciPy, Statsmodels, Jupyter Notebook
- R: Caret, lm (linear models), randomForest
- SQL: Veri sorgulama ve dönüşüm işlemleri için
- Tableau, Power BI: Veri görselleştirme ve derinlemesine analiz için
- Tahmine Dayalı Analiz (Predictive Analytics) Tahmine dayalı analiz, gelecekte ne olacağını tahmin etmeye çalışır. Bu tür analizde kullanılan diller ve araçlar:
- Python: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost
- R: Caret, randomForest, nnet
- SQL: Verileri hazırlamak ve özellik mühendisliği için
- MATLAB: Makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme için
- Kuralcı Analiz (Prescriptive Analytics) Kuralcı analiz, belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi hareket tarzını belirlemeye çalışır. Bu tür analizde kullanılan diller ve araçlar:
- Python: PuLP, Google OR-Tools
- R: ompr (Optimization Modelling Package)
- GAMS (General Algebraic Modeling System): Optimizasyon problemleri için
- AMPL (A Mathematical Programming Language): Optimizasyon problemleri için Bu diller ve araçlar, analizin karmaşıklığına ve ihtiyaçlara göre seçilir. Python ve R, genellikle veri bilimi ve analitiği alanında en yaygın kullanılan programlama dilleridir.
- Sadece bir yılın verileri değil en az 5-6 yıllık veriler kullanılarak trend analizi yapılmalıdır. Öğrencilerin hepsi kazanma kafasındadır. Bu yüzden tek yıllık verilere bakandan kimseye hayır gelmez. Bir önceki yılın verilerine bakandan ailesine hatta kendisine dahi hayır gelmez. Çünkü öğrencilerin hepsi kazanma kafasında olduğu için düşük yerleri tercih edip kazanmaya çalışırlar ancak bu şekilde bir önceki yıla ait düşük bölümler o yılın popüler bölümleri arasına girer.
- Öğrencilerin akademik geçmişi, ilgi alanları, yetenek test sonuçları, kişilik envanterleri gibi verilere bakılmalıdır.
- Bölümlerin mezunlarına yönelik iş fırsatlarını ve sektörün durumunu analiz eden veriler elde edilmelidir.
- Geçmiş yıllara ait tercih ve yerleşme verilerini analiz etmek için veri analizi teknikleri kullanılmalıdır.
- Öğrencilere en uygun bölümleri öneren algoritmalar geliştirilmeli ve doğrulukları test edilmelidir.
- Öğrencilerin başarı sıralamaları ve bölümlerin geçmiş kontenjan verileri üzerinden regresyon analizi yapılarak gelecekteki yerleşme olasılıkları hesaplanmalıdır.
- İşkur Kariyer danışmanlığı yapmaktadır. Tercih sürecinde İşkur'a da uğramanızı tavsiye ederim. Ayrıca mezun olduktan sonra görevi yapmak istediğiniz yerdeki iş imkanlarını da en iyi bileni İşkur'dur. Yerel halk dahi iş imkanlarını İşkur kadar bilmez.
- İnternette hemen karşınıza çıkan bilgilere itibar etmeyip resmi kurumlardan bilgi edinmeye çalışın. İki eşit düzeyde bölüm olmaması şartıyla örgünden iki bölüm birlikte okunabilir. Yani örgün önlisans kaydı olan birisi örgün lisans kazanması durumunda önlisans yanında lisans örgün lisans kaydı olan birisi örgün önlisans kazanması durumunda lisans ve önlisansı birlikte okuyabilir.
- Tek yıllık verilere yani bir önceki yıla ait verilere bakan kişilerden uzak durun onlar tercihlerden anlamazlar ayrıca yapay zekayla tercih listesi yazdığını iddia eden kişilerden de uzak durun yapay zeka tercih listeleri konusunda işe yaramaz. YÖK ATLAS tercih robotu zaten yapay zekadır. Ancak fark edileceği üzere YÖK ATLAS tercih robotu sadece bir yıllık verilere bakıyor. Yapay zekayı sadece tavsiyeler konusunda ve veri analizi yapmak için kullanın ancak yapmış olduğu analizlerin doğruluğunu da test edin çünkü veri analizi yapmak kadar veri analizinin doğruluğunu test etmekte önemlidir.
- Sadece son yılın verisine bakmak çok ciddi bir hatadır. 2025 yılında tercih yaparken yalnızca 2024 yılı sıralamasına bakmak, öğrenciyi yanıltmak ve ona haksızlık yapmak anlamına gelir. Sağlıklı bir öngörü için 2018’den itibaren en az 5-6 yıllık sıralama verisi analiz edilmelidir. İstatistiksel yöntemler (trend analizi, ağırlıklı ortalama, regresyon vb.) kullanılarak bölümün 2025'te yaklaşık kaçıncı sıralamada kapanabileceği tahmin edilmelidir. Tek yıla bakılmasındaki hata bu yıl birçok bölümde kesinlikle ortaya çıkacak geçen yıl da ortaya çıktı. Ancak hâlâ sadece geçen yıla bakanlar var.
- Vakıf üniversitelerinde burs oranı çok kritiktir. Vakıf üniversiteleri tercih edilirken geçmiş yıllarda o bölümün %50 mi yoksa %25 burslu mu açıldığı mutlaka incelenmelidir. Çünkü: Daha düşük burs oranları (örneğin %25) öğrenciler tarafından daha az tercih edilir, Daha yüksek burs oranları (örneğin %50-100) ise tercih yoğunluğunu artırır ve sıralamayı etkiler.
- İlgi ve yetenek testleri tek başına yeterli değildir gönüllü staj şarttır. Bazı üniversiteler ya da meslek grupları "öğrencinin ilgi ve yeteneğine bakıyoruz" dese de bu genellikle yüzeysel ve yönlendirici olur. Gerçek ilgi ve beceriler ancak gönüllü staj ve doğrudan tecrübe ile ortaya çıkabilir. Yine de fikir vermesi açısından MEB tarafından geliştirilen ilgi-yetenek testleri denenebilir: http://mbs.meb.gov.tr adresine girin. Sol menüden “KENDİMİZİ TANIYALIM” başlığına tıklayın. Alt başlıklardan “İLGİLERİNİ/YETENEKLERİNİ/DEĞERLERİNİ KEŞFET” kısmını seçin. Üç ayrı ölçeği tamamladığınızda ilgi, yetenek ve değerlerinize göre oluşturulan özel profiliniz size sunulacaktır. Daha sonra: Sol menüden “MESLEĞİMİZ” > “A’dan Z’ye Meslekler” bölümüne girin. Sağ taraftaki “Meslekleri Tanıyalım” başlığına tıklayın. Açılan yeni sayfada, ilginizi çeken bir mesleği arama kutusuna yazın. Yaklaşık 5 sayfalık PDF dosyalar halinde mesleklerin: Gereklilikleri, İş alanları, Gerekli becerileri hakkında ayrıntılı bilgiler bulacaksınız. Alternatif olarak:
- İŞKUR Meslek Tanıtım Portalı üzerinden de aynı içeriklere ulaşabilirsiniz.
Ayrıca sadece gönüllü stajda değil aynı zamanda o alanda çalışanlarla görüşmeler yapmak iyi olur. Çünkü bir mesleği yapanlar onu yapmayanlardan daha iyi bilir. Mesleğin gelecek 10-15 yıldaki projeksyonu da araştırılmalı, dijital dönüşümün o mesleği nasıl etkileyeceği değerlendirilmeli.
Chatgptden bölüm hakkında detaylı bilgiler alın. Bu soruları sırasıyla ChatGPT'ye sorun: - "Bu meslek hakkında detaylı bilgi ver" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Bu mesleğin avantaj ve dezavantajları nelerdir?" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Bu bölümün iş imkanları nelerdir?" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Yazılımın bu bölüme etkisi nedir?" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Yapay zekanın bu bölüme etkisi nedir?" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Bu bölüm mezunlarının eksiklikleri nelerdir?" ↓ (Cevap aldıktan sonra)
- "Bu bölüm mezunlarının rekabet ortamında başarılı olması için neler yapması gerekir? YKS tercihlerinizde sistematik, stratejik ve bilinçli bir yaklaşım izlerseniz başarı şansınız artar. Veri analitiği, yapay zeka ve doğru bilgi kaynaklarını bir arada kullanarak en iyi sonuçları elde edebilirsiniz. Veri + ilgi + gerçekçilik = En sağlam formül
