Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nasıl İşler?

İş hayatına ve akademi dünyasına bir metot olarak giren, pazarlama stratejilerinden üniversite ya da enstitü bünyesinde yapılan bilimsel araştırmalara kadar geniş bir alanda varlık gösteren veri bilimi, yavaş yavaş kendini gündelik konuşmalarda da göstermeye başladı. Bu yazıda veri biliminin terimlerine ve işleyiş mantığına kısa ve teknik detaylara boğmayan bir giriş yaparak alanı tanımaya çalışalım!

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi ya da “data science” yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verilerden bilgi, analiz ve tahmin çıkarmak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimini kullanan çok disiplinli bir alan. Yapılandırılmış veride bileşenler açıkça tanımlanmış ve bu bileşenlerin aralarında bir ilişki varsa gösterilmiştir. Covid-19 salgını boyunca ülkelerin sağlık bakanlıklarında paylaşılan vaka sayıları, aşı dozları gibi veriler buraya örnek. Elimizdeki veriyi incelediğimizde hangi ülkenin ne kadar hastası var, ne kadar doz aşı yapmış gibi verileri anlamak ve analiz etmek zahmet istemiyor çünkü veri iyi yapılandırılmış durumda. Yapılandırılmamış veri kategorisi ise organize olmamış ve bilgi içeren her şeyi içine alıyor. Şu an okuduğunuz bu yazı, WhatsApp’taki ses kayıtları, bilgisayar ortamındaki resimleriniz ya da e-postalarınız gibi içerdiği bilgi kolay tanımlanabilir olmayan ve ortaya sonuç çıkarmak için daha zahmetli bir analiz isteyen şeyler örnek verilebilir. 

Veri Bilimi Nasıl İşler? 

Veri bilimi çok genç olduğu için henüz alt alanları ve uygulama şeklinin tanımı da tam olarak oturmamış vaziyette. Veri bilimi, eldeki veriyi matematiksel, istatistiksel metotlar ve bilgisayar biliminin araçlarıyla analiz ederek ortaya tahminler, trendler veya birbirini tekrar eden şablonlar çıkarmaya çalışıyor. Bu anlamda yapılacak analizlerde ise R ya da MatLab gibi istatistik tabanlı diller ya da Python gibi nesne tabanlı diller yaygın kullanılıyorlar. 

Bu noktada veri analizi sık sık veri bilimi ile karıştırılıyor çünkü veri analizi de aynı programlama dilleriyle benzer bir amaç peşinde. Bu noktada veri bilimi, makro odağıyla veri analizinden ayrılıyor. Veri bilimi sadece analizler çıkarmakla değil, veri analizinin metotlarının ne olacağıyla ya da verilerin depolandığı veri tabanları (database) ve veri ambarlarının (data warehouse) yönetimiyle de ilgileniyorlar. Kısaca veri analizi spesifik bir soruna çözüm üretmek için veri içinde bir şablon ya da trend ararken veri bilimi hem sorunları bakımından hem de kapsayıcılığı açısından veri analizini de içine alan çok disiplinli bir bilim alanı. 

Veri Biliminin Uygulama Alanı

Veri biliminin kullanım alanının sınırları henüz çizilebilmiş değil çünkü hala genişliyor, gelişiyor ve başka iş kollarında uygulamaları giderek artıyor. Yine de örnek vermek gerekirse iş hayatında yaygın kullanımını pazarlama ve reklamcılık alanında görmek mümkün. Müşteri eğilimini önceden kestirebilmek için Google aramaları gibi veriler üzerinden yapılan analizle uygun reklamları Instagram gibi uygulamalarda kullanıcının karşısına çıkarmak aslında veri bilimini gündelik hayatımızda gördüğümüz küçük bir örneği. Yine aynı şekilde YouTube’da ya da Netflix’te yapılan öneriler o güne kadar ki eğiliminizin veri haline gelip analiz edilmesiyle size öneriliyor. 

İş dünyasında başka bir örnek ise kamu sektöründe. Sağlık, temizlik, eğitim, hatta otobüs saatlerinin belirlenmesi kadar mikro düzeydeki kamu hizmetlerinin nasıl ve ne şekilde yapılacağı, vatandaşların o güne dek gösterdiği eylemlerden ortaya çıkarılabiliyor. Bu, yürürlüğe konulacak politikanın verimini ve işlevini arttırıyor. Bu yöntem tüm dünyada yaygın kullanılmıyor fakat yurt dışındaki okullarda gitgide yaygınlaşan veri bilimi programlarının kamu politikası (public policy) veya siyaset bilimi programlarıyla harmanlanması sonucu ortaya yeni bir uygulama alanı çıkıyor ve gelecekte veri bilimini kullanacak bürokratların sayısının da artacağını gösteriyor.

Akademide ise yapılan araştırmalarda sunulacak iddiaları eldeki veriden çıkarılacak analiz, tahmin ve sonuçlarla desteklemek niyetiyle kullanılıyor. Bu durum özellikle sayısal veriye ulaşmakta ve araştırmalarda kullanmakta zorluk çeken sosyal bilimler için ciddi bir değişim demek. Hızlı bir örnek vermek gerekirse elindeki sayısal veri son derece az olan siyaset bilimi ya da uluslararası ilişkiler alanında yazacağınız bir yazıda, bir ülke liderinin konuşmasındaki sık tekrar eden kelimelerden veya cümlelerden o ülkenin dış politikasının nasıl şekillendiğine ilişkin kanıt sunabilirsiniz. Bu örnekleri genişletmek elbette mümkün. 

İlginizi çekebilir: Sevilen Bir Yönetici Olmak İçin Altın Kurallar

Youthall’u takip et iş ve staj ilanlarını da kaçırma!

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir