Kariyer seçimi, bireyin mesleki yolunu şekillendiren ve yaşamı üzerinde derin bir etkiye sahip olan önemli bir karardır. Bu süreci çeşitli faktörler etkiler ve gerçek dünya senaryolarında bu etkilerin belirlenmesi ve önceliklendirilmesi genellikle zordur. Kariyer seçiminde etkili olan faktörlerin sıralanması da Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile ele alınabilecek bir problemdir. ÇKKV yöntemleri ile birlikte bulanık mantık yaklaşımı birlikte kullanılabilmektedir. Bulanık Mantık kavramı Zadeh (Zadeh, 1965) tarafından geliştirilmiş ve bu kapsamda pek çok ÇKKV yönteminin bulanık versiyonu önerilmiştir. Bu çalışmada, istatistik bölümü mezunlarının kariyer planlama ve tercih aşamalarında hangi çalışma alanlarının daha önemli olduğu, kariyer seçim sürecinde karşılaştıkları etkiler dikkate alınarak araştırılmıştır. Ana kriterler arasındaki ilişkiler, uzman karar vericilerden alınan girdilere dayalı olarak Bulanık DEMATEL yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Daha sonra, Bulanık DEMATEL analizinden elde edilen kriter ağırlıklarını içeren Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak bir başlangıç tablosu oluşturulmuştur. Bu yaklaşım, beş farklı çalışma alanı arasında en uygun karar alternatiflerinin ve sıralamalarının belirlenmesini sağlamıştır. Bulgular, sayısal yetenek, beceri, ilgi alanları, çevresel etkiler ve aile yapısı, mesleki değerler, psikolojik ihtiyaçlar, kazanç potansiyeli, iş bulma kolaylığı, dersler ve sosyal olanaklar gibi faktörler nedeniyle istatistik bölümünü seçen bireylerin, mezun olduktan sonra veri uzmanı olarak çalışmayı tercih etme eğiliminde olduklarını göstermektedir.
Career choice is a pivotal decision that shapes an individual's professional path and has a profound impact on their life. Various factors influence this process, and identifying and prioritizing these influences in real-world scenarios is often challenging. Ranking the factors that are effective in career choice is a problem that can be handled with Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. Fuzzy logic approach can be used together with MCDM methods. The concept of Fuzzy Logic was developed by Zadeh (Zadeh, 1965) and fuzzy versions of many MCDM methods have been proposed in this context. This study investigates which fields of study hold greater significance during the career planning and preference stages for statistics department graduates, taking into account the influences they encounter in their career selection process. The relationships between the main criteria were analyzed using the Fuzzy DEMATEL method, based on input from expert decision-makers. Subsequently, an initial table was created using the Fuzzy TOPSIS method, incorporating criteria weights derived from the Fuzzy DEMATEL analysis. This approach enabled the identification of the most appropriate decision alternatives and rankings across five different fields of study. The findings indicate that individuals who choose the statistics department due to factors such as numerical ability, skills, interests, environmental influences and family structure, professional values, psychological needs, earnings potential, ease of job acquisition, coursework, and social opportunities tend to prefer working as data specialists after graduation.