Veri Bilimi Yol Haritası

Yapay zekanın hızla gelişmesi ve artan popülaritesi, birçok kişiyi kariyerlerinde veri bilimine yönelik adımlar atmaya teşvik etmektedir çünkü yapay zekanın temeli veri bilimine dayanmaktadır. Ancak veri bilimi matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri gibi birçok farklı disiplini içinde barındırdığından, bu alana yeni adım atanlar için başlangıç noktasını belirleme konusunda bir karışıklık söz konu olabilir. Bu sebeple veri bilimine yeni başlayanların veya başlamak isteyenlerin faydalanması için kısa bir yazı hazırladım.

---

Veri Bilimi (Data Science) büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak, veri analizi yapmak, ileriye dönük tahmin edici modeller geliştirmek ve veriye dayalı kararlar almak için matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi becerilerinin bir araya getirildiği disiplinler arası bir alandır. 

Veri Bilimi, işletmelerin ve organizasyonların müşteri davranışlarını anlamalarına, pazar trendlerini tahmin etmelerine, operasyonel verimliliği artırmalarına ve stratejik kararlar almalarına yardımcı olur. Veri Bilimci (Data Scientist) ise kısaca, matematik, istatistik veya kodlama bilgisi ile bu görevleri yerine getiren kişidir.

Veri bilimi alanı, bir dizi farklı uzmanlık ve iş rolünü kapsar. Bu sebeple veri bilimi kariyerine adım atacak kişilerin öncelikle hangi ünvan (title) ile çalışmak istediklerine karar vermelerinde fayda vardır çünkü her bir title, belirli bir beceri setine ve odak alanına sahiptir. Veri bilimi alanında bulunan bazı yaygın pozisyonlar ve görevleri şunlardır;

Data Scientist

Aslında veri bilimi ile ilgilenenlerin en kapsamlı ünvanıdır ve firmalar, daha spesifik görev tanımlarına gitmek yerine, genellikle bu alandaki iş ilanlarını “Data Scientist” başlığı altında genel bir çerçevede yayımlayabilirler.

Veri bilimciler, veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve yapay zeka gibi yöntemler kullanarak verilerden anlamlı bilgiler çıkarma ve tahmin modelleri geliştirme işleri yapar. Karmaşık iş sorunları için veriye dayalı çözümler sunar, veri setlerini temizler ve işler, algoritmalar geliştirir ve veri görselleştirmeleri oluşturur. Ayrıca, bulgularını teknik olmayan paydaşlara anlaşılır bir şekilde sunarlar.

Veri Bilimciler istatistik, matematik, makine öğrenmesi, veri madenciliği, veri görselleştirme gibi konulara hakim olmalı ve Pyhton, R, SQL gibi dillerin en az birini bilmeli,  diğerleri hakkında bilgi sahibi olmalıdır. 

Data Analyst

Veri analistleri, işletmeler için kritik bilgileri çıkarmak üzere veri setlerini analiz eder, iş zekası raporları hazırlar, performans göstergelerini takip eder ve bulgularını veri görselleştirme araçlarıyla sunar. Bu süreç, operasyonel verimliliği artırma ve stratejik kararlar alma ihtiyacını karşılar. Ayrıca, istatistik, veri analizi, raporlama ve Excel, Tableau, Power BI gibi araçlar hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir; R ve Python gibi programlama dillerini bilmek ise büyük bir avantajdır.

Data Engineer

Veri mühendisleri, veri toplama, depolama, erişim ve analiz için gerekli olan veri altyapısını tasarlar ve inşa eder. Büyük veri işleme sistemleri geliştirir, veri depolama çözümleri kurar ve veri akışlarını yönetir. Ayrıca, veri bütünlüğünü ve güvenliğini sağlamak için sistemlerin bakımını ve optimizasyonunu yapar.

Veri mühendisleri, büyük veri teknolojileri, veri modelleme, ETL işlemleri, veri depolama teknolojileri  hakkında bilgi sahibi olmalıdır ve SQL, Pyhton, Java veya C++ programlama dillerine hakim olmalıdır. Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, Snowflake, Apache Beam, NoSQL veritabanları (MongoDB, Cassandra) gibi araçları bilmeli ve bunları kullanarak veri alt yapısı tasarımı yapabilmelidir. Bana göre veri bilimi alanında en zor dallardan birisidir ve yüksek analitik düşünme kabiliyeti gerektirir.

Machine Learning Engineer

Makine öğrenimi mühendisleri, yapay zeka modelleri geliştirir ve eğitir. Bu roller genel olarak öğrenme algoritmalarını endüstriyel ölçekte uygular ve sürekliliğini sağlar.

Makine öğrenmesi mühendisleri Pyhton, C++ ve Java gibi programlama dillerine hakim olmalı ve  TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, CUDA gibi araçları kullanabilmelidir. Ayrıca algoritma optimizasyonu yapabilmek için makine öğrenmesi algoritmalarının matematiğini iyi anlamalı ve yorumlamalıdır. 

Big Data Analyst

Big Data Analisti, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz ederek işletmeler için anlamlı bilgiler çıkarma, veri tabanlı stratejiler geliştirme ve karar verme süreçlerini destekleme görevini üstlenen bir uzmandır. Bu pozisyon, veri bilimi ve analitiğin özel bir dalı olarak, büyük verinin getirdiği zorluklarla ve fırsatlarla doğrudan ilgilenir.

Büyük Veri Analisti, Hadoop, Spark gibi büyük veri işleme çerçeveleri, NoSQL veritabanları ile çalışabilmeli ve Pyhton gibi programlama dillerine hakim olmalıdır. 

NLP Engineer

Doğal dil işleme mühendisleri, makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini kullanarak insan dilinin anlaşılması ve işlenmesi üzerine çalışır. Bu, metin ve ses verilerinden bilgi çıkarma, duygu analizi, dil çevirisi ve otomatik özetleme gibi uygulamaları içerir.

Doğal dil işleme mühendisleri Pyhton ve Java gibi programlama dillerini bilmeli, NLTK, spaCy, TensorFlow, PyTorch, BERT gibi araçları kullanabilmelidir. 

Computer Vision Engineer

Computer vision (bilgisayarlı görü) mühendisi, bilgisayarlar ve sistemlerin görüntü ve video verilerinden anlam çıkarabilmesi için algoritmalar ve teknikler geliştiren bir uzmandır. Bu alanda çalışan mühendisler, makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak, bilgisayarların gerçek dünyayı görsel olarak algılamasını ve anlamasını sağlarlar.

Computer vision mühendisliği, bilgisayar bilimi, elektronik mühendisliği veya ilgili alanlarda yüksek lisans veya doktora derecesi gerektirebilen oldukça teknik ve uzmanlık gerektiren bir alandır. Bu alanda başarılı olmak için derin öğrenme, görüntü işleme, matematik ve programlama gibi konularda kapsamlı bilgi ve becerilere sahip olmak gerekir. Computer vision mühendisli derin öğrenme algoritmalarına hakim olmalı, Python ve Matlab gibi programlama dillerini bilmeli ve OpenCV, TensorFlow, Keras, PyTorch, CUDA gibi araçları rahatlıkla kullanabilmelidir. 

Veri Bilimi Yol Haritası

• Temel Matematik Bilgilerini Edin

Matematik veri biliminin temelini oluşturduğu için, temel matematik bilmek veri bilimine başlamadan önce büyük önem arz etmektedir. İyi bir veri bilimci olabilmek için Lineer Cebir, Calculus, Olasılık ve İstatistik konularına hakim olmak gereklidir.

• Programlama Dili Seç

Özellikle Pyhton ve R veri biliminde en yaygın kullanılan programlama dilleridir. Bu programlama dillerinde temel konseptler, veri yapıları ve fonksiyonlar öğrenilmelidir.

• Veri Yapılarını Öğren

Bu aşamada veri yapıları nedir, veri nasıl kontrol edilir ve depolanır bunları bilmek gereklidir. SQL bu aşamada öğrenilmelidir ve büyük önem arz etmektedir. Pyhton’da Numpy ve Pandas kütüphaneleri, R’da ise Dplyr gibi kütüphanelere odaklanmak gereklidir. 

• Veri Ön İşleme ve Görselleştirme

Üzerinde çalışacağımız veriler her zaman çok düzenli ve eksiksiz veriler olmayacaktır. Bu veri setinde eksik veriler ve hatalı girilmiş veriler olabilir. Bu gibi durumları düzeltmemek, yapacağımız projelerde problemler yaşanmasına sebep olabilir. Edindiğimiz veya topladığımız veri seti ile çalışmadan önce, bazı ön işlemeler yapmalı ve veriyi hazır hale getirmeliyiz. 

Kısaca ilk veriyi aldığımız zaman, açıklayıcı veri analizlerini (EDA) yapmalıyız. Eksik veriler var mı kontrol etmeliyiz ve varsa ne gibi bir yol izleyeceğimize karar vermeliyiz. Hatalı girilmiş, outlier verileri temizlemeliyiz ve veriyi normalize etmeliyiz. Ayrıca çeşitli görselleştirme teknikleri ile veriyi özetleyebilmeliyiz.

Programlama dillerinde bu gibi işlemleri yapabilecek işlemleri ve kütüphaneleri öğrenmeliyiz.

• Makine Öğrenmesi 

Makine öğrenmesi, bilgisayarların öğrenme ve karar verme yeteneğini kazanmaları için geliştirilen algoritmalar ve istatistiksel modeller bütünüdür. Ham veriden anlamlı bilgiler çıkarabilmek için bu algoritmaları öğrenmeli ve uygulamalıyız. 

Bu aşamada Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning), Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning), Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) vb. kavramları ve barındıkları algoritmaları öğrenmeliyiz. Bu algoritmaları rahatça kullanabilmemiz için Scikit-learn, TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphanelere aşina olmalıyız.