Veri bilimciler, sadece kod yazan insanlar değildir. Onlar, karmaşık problemleri veriyle çözmeye çalışan, hem sezgisel hem analitik çalışan stratejistlerdir. Bir pazarlama ekibi, verilerle anlamlı bir hikâye yazmak istiyorsa bu işin başrolünde veri bilimciler vardır.
Şimdiye kadar konuştuğumuz tüm makine öğrenimi modelleri, araçlar ve platformlar onların ellerinde gerçek bir stratejiye dönüşür.
VERİ BİLİMCİNİN SORUMLULUK ALANI
İyi veri bilimciler, yalnızca modelleri kurmakla kalmaz; şirketin vizyonuyla uyumlu problemleri tanımlar, çözüm için veriyi seçer ve nihayetinde bulguları paylaşılabilir sonuçlara dönüştürür. İşte temel görevleri:
- Gerçek iş problemlerini tanımlamak
- En doğru veri kaynaklarını belirlemek
- Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri toplamak
- Veriyi temizleyip modellemeye uygun hale getirmek
- Modelleme için algoritma seçmek ve geliştirmek
- Bulguları görsel ve anlatılabilir hale getirmek
- Stratejiye dönüşecek içgörüler üretmek
Yani bir veri bilimci, veriyi dönüştürüp anlamlı hale getiren bir makine gibidir.
VERİ BİLİMCİLER KİMLERDİR?
Burtch Works’un verilerine göre veri bilimciler %88 oranla yüksek lisans, %46 oranla ise doktora mezunudur. Yani işin mutfağı, oldukça akademik bir arka plan ister. Ancak günümüzde araçların gelişmesiyle birlikte veri bilimi, meraklı ve sürekli öğrenmeye açık herkes için daha ulaşılabilir hâle geldi.
HANGİ DİLLERİ KULLANIYORLAR?
Veri bilimciler teknik altyapının içinde çalışırlar ama işin kalbinde hikâye anlatıcılığı vardır. Bu yüzden hem programlama bilirler hem de veriyle konuşmayı. En çok tercih edilen diller:
- Python: Web uygulamalarıyla entegre analizler ve üretim ortamı için ideal.
- R: Görselleştirme ve istatistiksel analizde çok güçlü. Özellikle akademik ve istatistik temelli projelerde öne çıkar.
Python son yıllarda daha popüler çünkü hem öğrenmesi kolay hem de güçlü bir ekosisteme sahip.
PYTHON NEDEN TERCİH EDİLİYOR?
Python’un gücü sadece açık kaynak olması değil. Aynı zamanda:
- Sade ve okunabilir sözdizimi
- Geniş kütüphane desteği (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib)
- Web ile veri analizini birleştirme yeteneği
- Jupyter gibi etkileşimli not defterleriyle kullanım kolaylığı
Python, hem hızlı prototipleme hem de üretim ortamı için esnek çözümler sunar.
R NEDEN HÂLÂ GÜÇLÜ?
R, özellikle akademik veri analizi için hâlâ vazgeçilmezdir:
- Zengin istatistiksel modelleme altyapısı
- Gelişmiş görselleştirme araçları (ggplot2)
- Grafiksel sunumlar için esneklik
- Veri analizinde sağlam ve güvenilir altyapı
Özellikle sosyal bilimler ve biyomedikal projelerde R, Python’dan daha fazla tercih edilebilir.
EN ÇOK KULLANILAN KÜTÜPHANELER
PYTHON İÇİN:
Pandas
Veri bilimciler için en sık kullanılan kütüphanelerden biri Pandas’tır. Açık veri setlerini okuma ve verileri düzenleme konusunda en çok tercih edilen araçlardan biridir. Jupyter Notebook’ta Pandas kullanmak için önce kütüphaneyi içe aktarmanız gerekir. Yani belleğe yükleyip kullanıma hazır hâle getirirsiniz. Yapmanız gereken tek şey aşağıdaki kodu çalıştırmak:
scikit-learn
Makine öğrenimine adım atan çoğu kişi için ilk durak scikit-learn’dür. Bu kütüphane; destek vektör makineleri, rastgele ormanlar, gradyan artırma ve k-means gibi pek çok sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmasını barındırır. Kullanmak için yapmanız gereken sadece ihtiyacınız olan modellerle birlikte kütüphaneyi içe aktarmak:
NumPy
Python’daki bilimsel hesaplamaların temelini oluşturur. Çok boyutlu diziler ve matrislerle çalışmayı sağlar. Gelişmiş matematiksel işlemleri minimal kodla yapmanıza imkân tanır.
SciPy
NumPy’nin üzerine inşa edilmiştir. Görselleştirme ve veri işleme için yüksek seviyeli komutlar sunar. Sayısal integrallerin hesaplanması, diferansiyel denklemlerin çözümü gibi gelişmiş analizler için idealdir.
Matplotlib
2D grafikler üretmek için temel kütüphanelerden biridir. Daha gelişmiş kütüphanelere göre fazla komut gerektirir ama güçlüdür.
Theano
Matematiksel ifadeleri optimize edip değerlendirmenizi sağlar. Derin öğrenme ve yüksek performans gerektiren işlemler için uygundur.
TensorFlow
Google tarafından geliştirilmiştir. Sinir ağları modelleme ve eğitme konusunda endüstri standardıdır.
Scrapy
Web tarayıcı botları geliştirmek için kullanılır. Yapılandırılmış verileri (fiyat, URL, iletişim bilgileri gibi) internetten çekmenizi sağlar.
NLTK (Natural Language Toolkit)
Doğal dil işleme için geliştirilmiş kütüphaneleri içerir. Varlık tanıma, duygu analizi, otomatik özetleme gibi işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.
Seaborn
Matplotlib temelli bir görselleştirme kütüphanesidir. Zaman serileri, ısı haritaları ve violin grafikleri gibi pek çok gelişmiş grafik türünü kolayca oluşturabilirsiniz.
Bokeh
Modern tarayıcılarda etkileşimli grafikler üretmenizi sağlar. Üç seviyeli arayüzüyle karmaşık görselleri hızlıca hazırlayabilirsiniz.
Basemap
Harita tabanlı görselleştirmeleri kolaylaştırır. Matplotlib ile birlikte kullanılır ve 25’ten fazla projeksiyonu destekler.
NetworkX
Graf ve ağ analizleri için geliştirilmiştir. Hem standart hem özel veri formatlarıyla uyumludur. Ağların yapısal özelliklerini analiz etmenizi sağlar.
R İÇİN:
- ggplot2 / igraph / Forecast: Görselleştirme ve zaman serisi
- Random Forest / nnet / CARET: ML algoritmaları
- reshape2 / plyr: Veri formatlama ve dönüştürme
İşte veri bilimcilerin dünyası böyle bir alan: karmaşık, yoğun ama doğru araçlarla inanılmaz sonuçlar üretebilen bir arena. Bir sonraki bölümde, tüm bu yapının risklerine ve başarı oranlarını nasıl artırabileceğimize göz atacağız.
Öngörü
Veriyle ne yapacağınızı biliyorsanız, doğru araçlarla fark yaratabilirsiniz.
- Forecast: Zaman serileriyle uğraşıyorsanız, geleceği bu paketle öngörün.
- nnet: Basit yapay sinir ağı. Tek katmanla sınırlı ama anlaşılır.
- klaR & CARET: Aynı anda birden çok algoritmayla çalışın, parametreleri test edin.
- plyr: Veriyi parçalara ayırın, işlemleri yapın, birleştirin. Temiz iş.
- ggplot2: Katmanlı grafiklerin ustası. Görseli veriye dönüştürür.
- igraph: Ağları modelleyin, merkezleri ve yolları bulun. Araştırmacıların favorisi.
- Random Forest: Karar ağaçlarını toplu çalıştırın. Ölçeklenebilir, güçlü.
- reshape2: Verinizi uzun ya da geniş formata çevirin. Sizin kurallarınız, sizin formatınız.
Makine öğrenimi araçları bol ama dikkat: her çözüm her soruya uymaz. Doğru seçim, doğru sonuç getirir.
