Makine Öğrenmesi

Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi ve İş Zekâsı İçin İş Hayatına Yönelik Öğrenme Planı

Giriş

Veri bilimi, iş analitiği ve yapay zeka alanlarında uzmanlaşmak için geniş kapsamlı bir öğrenme planı hazırladık. Bu plan, Python ve SQL gibi programlama temellerinden başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve büyük veri teknolojilerine; oradan da iş zekâsı, finansal raporlama ve iş geliştirme becerilerine kadar uzanan tüm konuları içerir. İlgili bölümlerden mezun olmanız ve proje deneyiminizin olması büyük bir avantaj; bu sayede temel kavramların bir kısmına zaten hakimsiniz. Yaklaşık 1-3 aylık bir süre içinde, haftada 30 saat ayrılabileceği varsayımıyla, aşağıdaki sırayla konuları ele alacağız. Unutmayın, bu alanlar sürekli gelişiyor, bu yüzden öğrenme süreci sadece bu planla sınırlı kalmayıp kariyeriniz boyunca devam edecek.

Veri bilimi alanındaki farklı rollerin (Veri Bilimci, Veri Analisti, Veri Mühendisi, Makine Öğrenimi Mühendisi vb.) ortak bir temel üzerinde yükselen ve ileri konularda dallanan öğrenme yol haritası. Temelde veri işleme/analizi ve istatistik yer alırken, ilerleyen aşamalarda her rol kendi uzmanlık alanına yönelik makine öğrenmesi, yazılım mühendisliği, veri görselleştirme gibi konulara yönelir.

1. Programlama ve Temel Araçlar

Veri bilimi ve iş zekâsı çalışmalarının temeli, güçlü programlama becerileri ve veri işlemede kullanılan araçlara hakimiyettir. Özellikle Python, R, SQL gibi diller ve Excel, Power BI gibi araçlar iş ilanlarında en sık karşılaşılan becerilerdir. Nitekim bir veri bilimcinin güçlü olması beklenen temel teknik yetkinlikler arasında Python, R ve SQL bilgisi bulunmaktadır. Bu bölümde öncelikle bu dil ve araçları hangi sırada ve nasıl öğrenebileceğinizi ele alıyoruz.

1.1 Python ile Programlama Temeli

Modern veri biliminin bir numaralı dili Python olarak kabul edilir. Python, öğrenmesi görece kolay sözdizimi ve geniş kütüphane ekosistemi sayesinde veri işlemeden yapay zekâya kadar pek çok alanda kullanılıyor. İlk adım olarak Python’ın temel sözdizimini, veri tiplerini, koşul ve döngü yapıları gibi konuları öğrenin. Ardından veri bilimi için kritik olan kütüphanelere geçin:

  • NumPy ve Pandas: Nümerik hesaplamalar ve veri manipülasyonu için. Özellikle Pandas ile CSV/Excel gibi dosyalardan veri okuma, verileri filtreleme, dönüştürme ve özetleme gibi işlemleri öğrenin.
  • Matplotlib ve Seaborn: Veri görselleştirme için. Bu kütüphanelerle temel grafikler çizip verideki eğilimleri görmeyi öğrenin.
  • Scikit-Learn: Makine öğrenmesine giriş için popüler bir kütüphane. İleride makine öğrenmesi bölümünde detaylı değineceğiz, ancak Python öğreniminizin bir parçası olarak basit bir regresyon veya sınıflandırma modeli kurmayı bu kütüphane ile deneyebilirsiniz.

Python öğrenimi için interaktif bir kurs veya kitap faydalı olacaktır. Örneğin “Python for Everybody” veya “Automate the Boring Stuff with Python” gibi kaynaklar programlama temelinizi güçlendirebilir. Veri bilimi odaklı olarak ise Kaggle’ın ücretsiz Python kursu veya Coursera’daki “Python for Data Science” gibi içerikler değerlendirilebilir. Python’ın esnek ve güçlü bir dil olduğunu, sadece veri bilimi değil otomasyon, web geliştirme gibi alanlarda da işinize yarayabileceğini unutmayın. Bu dilde ustalaşmak, diğer pek çok teknolojiyi öğrenmenizi de kolaylaştıracak.

1.2 R Programlama

Python’ın yanı sıra R dili de özellikle akademik istatistik ve ekonometrik analizlerde yaygın kullanılan bir dildir. R, istatistiksel hesaplamalar ve grafikler için güçlü kütüphanelere (ggplot2, dplyr, forecast vb.) sahiptir. Örneğin akademik araştırmalarda veya finansal modelllerde R sıkça tercih edilir. Python ve R aslında birbirini dışlayan değil, tamamlayan araçlar olarak görülebilir; birçok veri profesyoneli her iki dile de hakimdir. Python daha genel amaçlı ve makine öğrenimi uygulamalarında popülerken, R özellikle istatistiksel analizlerde ve raporlama konusunda etkilidir.

Eğer R dilini hali hazırda bilmiyorsanız, temel söz dizimini ve RStudio kullanarak veri okuma, tablo manipülasyonu (dplyr paketi ile) ve görselleştirme (ggplot2 ile) adımlarını öğrenmenizi tavsiye ederiz. “R for Data Science” (Hadley Wickham) ücretsiz bir e-kitap olarak harika bir kaynaktır. Ayrıca Coursera üzerinde Johns Hopkins’in “R Programming” kursu veya Swirl paketinin interaktif alıştırmaları R’ı öğrenmek için kullanılabilir. Özellikle gelecekte ekonometri veya istatistiksel modelleme yapacaksanız R’ın güçlü istatistiksel paketleri size avantaj sağlayacaktır.

1.3 SQL ile Veri Tabanı Sorgulama

SQL (Structured Query Language), veri analisti ve bilimcileri için vazgeçilmez bir başka beceridir. Çoğu kurumda veriler ilişkisel veri tabanlarında (örn. MySQL, PostgreSQL) saklanır ve bu verileri çekmek, birleştirmek veya dönüştürmek için SQL sorgularına ihtiyaç duyarsınız. Python ve R gibi diller ne kadar önemliyse, SQL bilgisi de kritik öneme sahiptir çünkü zamanınızın büyük kısmı veriyi hazırlamakla geçecektir.

SQL öğrenimine temel SELECT sorgularıyla başlayın: veritabanından nasıl veri çekilir, WHERE koşulları ile filtreleme nasıl yapılır öğrenin. Ardından JOIN işlemlerini kavrayın (birden fazla tabloyu birleştirerek analiz yapmak için). GROUP BY ile gruplayarak özet çıkarma, iç içe sorgular (subquery) ve görünüm oluşturma gibi konuları çalışın. Ayrıca veri tanımlama dili (CREATE, ALTER gibi komutlar) ve indeksleme mantığına da temel düzeyde aşina olmanız faydalı olacaktır.

Kaynak olarak W3Schools SQL Tutorial çevrimiçi ve interaktif bir başlangıç sunar. Mode Analytics veya Kaggle Learn SQL kursları da pratik odaklıdır. Uygulama yapmak için bilgisayarınıza MySQL veya PostgreSQL kurup küçük örnek veritabanlarıyla (örneğin IMDb film veritabanı veya Northwind gibi örnekler) alıştırmalar yapabilirsiniz. SQL sorguları, veriye doğrudan erişim ve büyük ölçekli veri işlemede etkin olduğundan, analitik kariyeriniz boyunca çok işinize yarayacaktır. Örneğin, bir iş senaryosunda veriyi hızlıca SQL ile çekip, ardından Python ile işlemeniz, sonra da sonuçları Excel’de raporlamanız oldukça tipik bir çalışma akışıdır.

1.4 Excel’de İleri Düzey Veri Analizi

Bir veri profesyoneli olarak Microsoft Excel’i ileri düzey kullanabilmek sizi bir adım öne çıkarır. Excel, her ne kadar programlama dilleri kadar sofistike görünmese de, hızlı analiz ve özellikle iş dünyasında raporlama için en yaygın kullanılan araçlardan biridir. Halen birçok veri bilimci, günlük iş akışlarında Excel’i çeşitli nedenlerle kullanmayı sürdürmektedir. Excel’in kullanıcı dostu arayüzü, pivot tablolar ve formüller gibi güçlü özellikleri sayesinde kod yazmadan pek çok analizi hızlıca yapmanıza imkan tanır.

Excel’de özellikle şu becerilere odaklanın:

  • Pivot Tablolar ve Dilimleyiciler: Büyük veri listelerini birkaç tıkla özetlemek, dilimleyicilerle etkileşimli filtreler oluşturmak.
  • Gelişmiş Formüller: İÇ İÇEETOPLA (SUMIFS), DÜŞEYARA (VLOOKUP) veya daha modern XLOOKUP, INDEX/MATCH kombinasyonları gibi formüllerle veri çekme ve hesaplama. Ayrıca EĞER, ETOPLA, ÇOKEĞERSAYI gibi fonksiyonlar.
  • Power Query ve Power Pivot: Excel’in ETL (Extract, Transform, Load) yeteneklerini güçlendiren bu eklentiler (Excel 2016 ve üzeri sürümlerde yerleşik). Power Query ile farklı kaynaklardan veriyi çekip dönüşümler uygulayabilirsiniz. Power Pivot ise birden fazla tabloyu ilişkilendirip milyonlarca satırlık veriyi modellemenize imkan tanır.
  • Makrolar (VBA): Eğer süreçleri otomatikleştirmeniz gerekirse, Excel’in Visual Basic for Applications (VBA) diliyle basit makrolar yazmayı öğrenebilirsiniz. Ancak bu isteğe bağlı; Python ile otomasyon varken çok derine inmek şart değil, fakat Excel içinde basit otomasyonlar faydalı olabilir.

Excel konusunda “Microsoft’un resmi Excel eğitimleri”, Udemy’de Türkçe ileri Excel kursları veya YouTube üzerinde birçok ücretsiz kaynak bulabilirsiniz. Özellikle iş zekâsı raporlaması ve finansal modelleme konularında Excel uzmanlığı iş hayatında sıkça talep edilir. Özetle, Excel hızlı prototipleme ve paylaşılabilir raporlar hazırlama açısından halen paha biçilmez bir araçtır ve veri analizi dünyasında 750 milyondan fazla kullanıcısıyla hüküm sürmeye devam etmektedir.

1.5 Power BI ile İş Zekâsı Panelleri

Microsoft Power BI, öğrendikleriniz arasına eklemeniz gereken önemli bir iş zekâsı (BI) aracıdır. Power BI, verileri farklı kaynaklardan toplayıp entegre etmenize, üzerinde dönüşümler yapmanıza ve sonrasında anlaşılır gösterge tabloları (dashboard) oluşturmanıza imkan tanıyan, günümüzün en popüler BI yazılımlarından biridir. Gartner’ın 2025 raporunda da Microsoft Power BI, iş zekâsı platformları içinde liderler arasında gösterilmiştir. Power BI’ın gücü, kullanıcılara kod yazmadan sürükle-bırak arayüzüyle veri modelleri ve görselleştirmeler oluşturma olanağı sunmasıdır. Özellikle Excel ve genel olarak Microsoft ürünlerine aşina olanlar için öğrenmesi oldukça sezgiseldir ve bu sayede BI dünyasına yumuşak bir geçiş sağlar.

Power BI ile çalışırken şunları hedefleyin:

  • Veri Kaynaklarına Bağlanma: Power BI Desktop üzerinden Excel, CSV, veritabanı ya da web servisleri gibi çeşitli kaynaklardan veri çekmeyi öğrenin.
  • Power Query ile Dönüşüm: Excel’deki Power Query ile benzer şekilde, verileri Power BI içinde temizleme, birleştirme ve dönüştürme adımlarını uygulayın.
  • Veri Modelleme: Birden fazla tabloyu ilişkilendirerek bir veri modeli kurun (tıpkı ilişkisel veritabanı mantığı gibi). Örneğin, satış verileri ile müşteri verilerini ilişkilendirip model oluşturabilirsiniz.
  • Ölçüler (Measures) ve DAX: Power BI’ın formül dili olan DAX (Data Analysis Expressions) ile özel hesaplamalar yapmayı öğrenin. Örneğin geçen yıla göre satış büyümesi, kümülatif toplam gibi ölçüler.
  • Görselleştirme ve Dashboard: Bar grafik, çizgi grafik, harita, dilim grafik gibi görselleri ekleyerek interaktif rapor sayfaları oluşturun. Dilimleyiciler ve filtreler ekleyerek kullanıcıların etkileşimli şekilde veriyi keşfedebileceği paneller tasarlayın.
  • Paylaşım: Power BI hizmeti aracılığıyla raporları buluta yayınlama, çalışma arkadaşlarınızla paylaşma ve gerektiğinde gerçek zamanlı güncellenen panolar hazırlama adımlarını inceleyin.

Power BI, halihazırda yapay zeka destekli analiz özelliklerine de sahip olup (örneğin doğal dil ile soru sorma, otomatik açıklama üreteci vb.), bu da onu pazardaki en güçlü çözümlerden biri yapmaktadır. Başlangıç için Microsoft’un kendi sağladığı Power BI Öğrenme Yol haritası veya DataCamp gibi platformlardaki giriş kursları idealdir. Ayrıca gerçekçi bir öğrenme için Youtube’daki ücretsiz Power BI proje videolarını izleyebilir, örnek satış verileriyle kendi panolarınızı tasarlayabilirsiniz. Unutmayın, Power BI öğrenirken, benzer bir başka lider araç olan Tableau’yu da duymanız olası; ihtiyaç halinde Tableau da öğrenilebilir, ancak temelde birini iyi bilmek size BI prensiplerini kazandıracağı için bu planda Power BI’a öncelik veriyoruz.

1.6 Power Apps ile Uygulama Geliştirme

Power Apps, yazılım geliştirme bilgisi olmadan kurum içinde kullanılacak web ve mobil uygulamalar oluşturmanızı sağlayan bir düşük kod (low-code) platformdur. Bu aracı öğrenmek, özellikle iş birimlerinin hızlıca ihtiyaç duydukları küçük ölçekli araçları üretip veri toplamasına veya süreçleri dijitalleştirmesine imkan tanır. Power Apps; sürükle-bırak arayüzü ve hazır şablonlarıyla, herkesin kod yazmadan profesyonel uygulamalar geliştirmesine olanak tanır.

Power Apps öğrenirken:

  • Canvas Apps ve Model-Driven Apps: Power Apps’in sunduğu iki ana uygulama tasarım modunu inceleyin. Canvas app ile boş tuval üzerinde tamamen özelleştirilmiş arayüzler tasarlayabilir, model-driven app ile veriye dayalı formlar/listeler otomatik oluşturabilirsiniz.
  • Veri Bağlantıları: Excel tabloları, SharePoint listeleri veya SQL veritabanları gibi çeşitli kaynaklara bağlanarak uygulamanız içinde veri okuma/yazma işlemlerini öğrenin.
  • Formüller ve Koşullar: Excel formüllerine benzer bir söz dizimi olan Power Fx dilini kullanarak buton tıklanınca ne olacağını, form doğrulamalarını vs. tanımlamayı öğrenin.
  • Power Automate Entegrasyonu: Power Apps’i, iş akışlarını otomatikleştiren Power Automate (eski adıyla Flow) ile entegre ederek, örneğin bir form gönderildiğinde onay süreci e-postası tetikleme gibi senaryoları inceleyin.

Kaynak olarak Microsoft Learn üzerinde Power Apps için başlangıç modülleri bulunuyor. Ayrıca düşük kod yaklaşımlarının genel mantığını kavramak için bazı YouTube kanallarını (örneğin Reza Dorrani gibi Power Platform uzmanları) takip edebilirsiniz. Power Apps doğrudan veri bilimiyle ilgili görünmese de, iş analizi ve geliştirme tarafında size çok fayda sağlayacak, veriye erişim ve onu kullanışlı araçlara dönüştürme becerinizi artıracaktır.

1.7 Visio ile Süreç ve Sistem Diyagramları

Öğrenme planınızdaki son temel araç olarak Microsoft Visio’yu öneriyoruz. Visio, karmaşık bilgileri görsel diyagramlar şeklinde ifade etmek için kullanılan bir çizim ve şema oluşturma aracıdır. İş analizi ve geliştirme çalışmalarında, fikirleri ve süreçleri görselleştirerek iletmek çok önemlidir. Visio ile akış şemaları, organizasyon şemaları, süreç diyagramları, veri akış diyagramları gibi pek çok grafik oluşturabilirsiniz. Microsoft Visio, akış şemaları, organizasyon şemaları, kat planları ve zaman çizelgeleri gibi karmaşık bilgileri görsel olarak ifade etmek için kullanılan bir diyagram aracıdır.

Visio’yu verimli kullanmak için:

  • Şablonlar ve Semboller: Visio pek çok hazır şablonla gelir (örn. Temel Akış Şeması, Süreç Haritalama, Ağ Diyagramı vb.). İlgili şablonu seçip, sol taraftaki şekil kütüphanesinden sürükle-bırak yaparak diyagram oluşturma pratiği yapın.
  • Şekillerin Özelleştirilmesi: Kutu, ok, karar noktaları gibi şekilleri anlamlandıracak metinler ekleyin, renk ve stil ayarlarını kullanarak diyagramı okunaklı hale getirin.
  • Hiyerarşi ve Organizasyon: Özellikle organizasyon şemaları veya kırılım diyagramları çizerken, Visio’nun hiyerarşik bağlanmış şekiller özelliğini (auto align/distribute) kullanmayı öğrenin.
  • Süreç Modelleme: BPMN (Business Process Model and Notation) gibi standartlarla süreç diyagramları çizmeyi deneyin. Visio, süreç analizi için de çeşitli şekil setleri barındırır.
  • Veri ile Entegrasyon: İleri düzey olarak, Visio diyagramlarına Excel’deki verileri bağlayarak şekil içi değerleri güncelleyebilir, hatta Visio’nun Excel eklentisiyle Excel’de çizim yapabilirsiniz (buna Visio Data Visualizer deniyor).

Visio öğrenimi için Microsoft’un kendi eğitim içerikleri ve şablon açıklamaları yeterli olacaktır. Ayrıca internette birçok Visio örnek diyagramı bulup benzerini yapmaya çalışabilirsiniz. Bu araç sayesinde, ileride bir veri bilimi projesinin mimarisini çizmek, bir makine öğrenimi projesinin MLOps pipeline’ını görselleştirmek veya bir iş sürecini haritalamak gibi görevleri başarıyla yerine getirebileceksiniz. Başka bir deyişle, Visio size fikirlerinizi ve bulgularınızı görsel olarak anlatma becerisi kazandırır ki bu da bir analist için çok değerli bir yetenektir.

2. İstatistik ve Veri Analizi Temelleri

Programlama dilleri ve araçlarla donandıktan sonra (veya onlarla paralel olarak), istatistiksel bilgi ve veri analizi teknikleri üzerine yoğunlaşmalısınız. Veri bilimi, temelde istatistik biliminin üzerine inşa edilmiştir; dolayısıyla istatistiksel kavramları anlamadan makine öğrenimi modellerini doğru anlamak ve yorumlamak mümkün olmayacaktır.

2.1 Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistik

Öncelikle tanımlayıcı istatistik (descriptive statistics) bilgilerinizi tazeleyin. Tanımlayıcı istatistik, veriyi özetlememize yarayan ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma, dağılım aralıkları gibi temel ölçüleri kapsar. Örneğin elinizde bir müşteri veri seti varsa, ortalama gelir nedir, gelir dağılımı yaygın mı, ya da kategorik bir değişkenin (örneğin cinsiyet) oransal dağılımı nasıl gibi sorulara yanıt ararsınız. Bu tür sorular, veri setini anlamanın ilk adımıdır ve bu yüzden her veri bilimci için tanımlayıcı analitik yetenekleri ikinci doğa gibi olmalıdır.

Ardından çıkarımsal istatistik (inferential statistics) konusunu öğrenin. Çıkarımsal istatistik, örneklem verilerinden yola çıkarak genel popülasyon hakkında çıkarımlar yapmamızı sağlar. Burada olasılık dağılımları, örnekleme teorisi, güven aralıkları ve hipotez testleri devreye girer. Örneğin, iki grup arasındaki ortalama fark anlamlı mı (t-testi ile), iki değişken arasında korelasyon var mı, bir kategorik faktörün bir orana etkisi var mı gibi sorular için çeşitli testler kullanılır. Veri biliminde en sık karşılaşacağınız istatistiksel test ve yöntemler şunlardır:

  • t-Testi ve Z-Testi: Örneklem ortalamalarını belirli bir değerle veya birbirleriyle kıyaslamak için.
  • Ki-kare Testi: Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek (beklenen ve gözlenen frekanslar üzerinden).
  • ANOVA (F Testi): Birden fazla grubun ortalamaları arasında fark olup olmadığına bakmak için varyans analizi.
  • Regresyon Analizi: Bir veya daha fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek (basit doğrusal regresyon, çoklu regresyon).
  • Lojistik Regresyon: Sonucun kategorik (özellikle ikili) olduğu durumlarda, olasılık tahmini için.
  • Zaman Serisi Analizi: Verinin zamana bağlı olduğu durumlarda (ARIMA modelleri, trend ve mevsimsellik analizi).
  • Non-parametrik Testler: Verinin dağılım varsayımları karşılanmadığında kullanılan testler (Mann-Whitney U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis vb.).

Bu sayılan test ve yöntemlerin her biri için nerede kullanılacağını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını anlamak önemlidir. Örneğin bir veri setinde “erkekler ve kadınlar arasındaki ortalama gelir farkı istatistiksel olarak anlamlı mı?” sorusunu yanıtlamak için hipotez testi kurup t-testi uygulamanız gerekebilir. Yine benzer şekilde “iki değişken arasında ilişki var mı?” sorusu için korelasyon veya ki-kare testi gündeme gelecektir.

Özellikle p-değeri nedir, güven aralığı ne anlama gelir, istatistiksel anlamlılık pratik olarak nasıl yorumlanmalıdır gibi kavramları iyice pekiştirin. Bu konular için OpenIntro Statistics adlı ücretsiz kitabı veya Khan Academy’nin ilgili videolarını kullanabilirsiniz. Daha ileri gitmek isterseniz, Coursera üzerindeki “Statistics with Python” veya “Statistics with R” gibi dersler uygulamalı istatistik bilgisini tazelemek için iyi olabilir.

Son olarak, veri bilimi alanında hangi düzeyde istatistik bilmeniz gerektiği hedeflediğiniz role göre değişebilir. Bir data analyst (veri analisti) için temel istatistik yeterli olabilirken, bir data scientist (veri bilimci) veya machine learning engineer (makine öğrenimi mühendisi) iseniz daha derin bir istatistiksel bilgiye ihtiyaç duyabilirsiniz. Sizin hedefiniz veri bilimi ve iş analitiğinde çok iyi seviye olmak olduğu için, istatistik konusuna olabildiğince hakim olmanız uzun vadede size büyük avantaj sağlayacaktır.

2.2 Hipotez Testleri ve A/B Testi

Yukarıda değindiğimiz hipotez testlerinin iş dünyasındaki en yaygın uygulamalarından biri A/B testleridir (ya da genel adıyla kontrollü deneyler). A/B testi, örneğin bir web sitesinin iki farklı tasarımından hangisinin daha yüksek dönüşüm getirdiğini anlamak için kullanıcıları rastgele iki gruba ayırıp farklı deneyimler sunmak şeklinde yapılır. Modern ürün yönetimi ve dijital pazarlamada A/B testleri karar vermede oyun değiştirici (game-changer) bir rol oynamaktadır; çünkü ekipler içgüdülere dayanmak yerine gerçek kullanıcı verisine dayanan içgörüler elde etmektedir.

Bir veri uzmanı olarak A/B testinin nasıl tasarlanacağını, uygulanacağını ve analiz edileceğini bilmeniz beklenir. Bu kapsamda şunları öğrenmelisiniz:

  • Deney Tasarımı: Rastgeleleştirmenin (randomization) önemi, kontrol ve tedavi gruplarının belirlenmesi, örneklem büyüklüğü hesabı (güç analizi).
  • Metrik Belirleme: Başarıyı ölçecek birincil metrik nedir? Örneğin tıklanma oranı mı, satın alma oranı mı, ortalama sepet tutarı mı? Ayrıca ikincil metrikler ve Kuzey Yıldızı Metrikleri (North Star Metric) kavramı.
  • İstatistiksel Signifikans: Bir varyantın diğerinden anlamlı derecede daha iyi olup olmadığını nasıl anlayacağız? p-değeri ve güven aralığı yorumlama, tek kuyruklu/çift kuyruklu test farkları.
  • Sonuç Analizi: Test sonucunda hangi varyasyonun kazandığına karar verme, etki büyüklüğünü (lift) hesaplama. Ayrıca sadece tek bir metrikteki iyileşmeye değil, kullanıcı deneyiminin bütününe etkisine bakma.
  • A/B Test Araçları: Optimizely, Google Optimize gibi platformların çalışma prensiplerini temel düzeyde anlama (fakat bunları kullanmak şart değil, mantığını anlamak önemli).

A/B testleri konusunda pratik yapmak için kendi küçük deneylerinizi tasarlayabilirsiniz. Örneğin bir e-posta kampanyasında arkadaşlarınızla iki farklı taslak deneyebilir veya bir web siteniz varsa farklı buton renklerini dönüşüm açısından kıyaslayabilirsiniz. Analizde, iki grubun performansını karşılaştırırken t-testi veya ki-kare testi gibi yöntemleri uygulayacaksınız – yani istatistik bilgisini pratiğe dökmüş olacaksınız.

Bu alandaki en önemli kazanım, veriye dayalı karar verme kültürünü içselleştirmek olacaktır. A/B testlerinin temel değeri, “X tasarımı daha güzel görünüyor, müşteriler bunu sevecek gibi hissediyorum” şeklindeki öznel yaklaşımların yerine ölçülebilir ve nesnel veriye dayalı kararlar almayı mümkün kılmasıdır. Böylece şirket içindeki tartışmalar “bence” düzleminden çıkarılıp “veriler gösteriyor ki” düzlemine taşınır. A/B testleri konusunda daha derinlemesine bilgi için Udacity’nin ücretsiz “A/B Testing by Google” kursunu veya deney tasarımı üzerine akademik derslerin açık kaynak materyallerini inceleyebilirsiniz. Sonuç olarak, hipotez testleri ve A/B testleri, öğrendiğiniz istatistiğin gerçek dünya iş kararlarına uygulanmasının en somut örneklerindendir ve bu beceri iş analitiği alanında sizi çok değerli kılacaktır.

2.3 Ekonometri ve Zaman Serisi Analizi

Eğer özellikle finans, ekonomi veya sosyal bilimler verileri ile ilgilenecekseniz, ekonometri alanındaki bilgilerinizi de güncellemeniz çok faydalı olacaktır. Ekonometri, ekonomik verilerin istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesi demektir ve pratikte yoğun olarak regresyon analizi, zaman serisi analizi ve panel veri analizi gibi konuları içerir. Bir istatistik mezunu olarak regresyon modellerine zaten hakimsiniz; burada önemli olan bunu gerçek dünya verilerine uygulama ve klasik varsayımların (ör. Gauss-Markov koşulları) ihlal edildiği durumlarla başa çıkma (ör. otokorelasyon, heteroskedastisite sorunları) becerisidir.

Öncelikle çoklu regresyon konusunu iyi pekiştirin: Birden fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini nasıl modelleyeceğimiz, katsayıların yorumlanması, R-kare ve düzeltilmiş R-kare gibi model iyilik ölçüleri, F testi ile modelin genel anlamlılığı gibi kavramlar. Ardından zaman serisi verilerine odaklanın. Örneğin bir şirkette satışların aylara göre değişimi veya bir web sitesinin günlük ziyaretçi sayıları zaman serisidir. Bu verilerde trend, mevsimsellik olup olmadığını incelemek ve geleceğe yönelik tahminler yapmak için ARIMA/SARIMA modellerini öğrenin. Zaman serilerinde özellikle:

  • Durağanlık (stationarity) kavramı ve Dickey-Fuller testi ile bir serinin durağan olup olmadığının sınanması,
  • Otokorelasyon fonksiyonu (ACF) ve kısmi otokorelasyon (PACF) grafikleri ile veri içindeki bağımlılık yapısının analiz edilmesi,
  • AR, MA, ARMA, ARIMA model terminolojisi ve mevsimsel ARIMA (SARIMA) modelini anlama,
  • GARCH modelleri (finansal zaman serilerinde volatilite tahmini için) gibi ileri konular.

Ayrıca panel veri analizi (aynı birimler için zaman içi veriler, örneğin 10 ülkenin 10 yıllık GDP verisi gibi kesit + zaman bir arada) de ekonomik analizlerde karşınıza çıkabilir. Panel veride sabit etkiler (fixed effects) ve rassal etkiler (random effects) modellerini duymuş olabilirsiniz; en azından konsept olarak ne amaçla kullanıldıklarını öğrenin.

Ekonomi ve finans odaklı çalışmasanız bile, ekonometri tekniklerinin genel veri bilimi çalışmalarına katkısı büyüktür. Özellikle zaman serisi tahmin becerisi, iş zekâsında bütçe planlama ve talep tahmini gibi görevlerde karşınıza çıkar. Örneğin bir şirkette gelecek çeyrek satışlarını tahmin etmek de bir zaman serisi problemidir; veya bir web uygulamasında kullanıcı trafiğini öngörmek de aynı şekilde.

Bu konular için “Introductory Econometrics” (Jeffrey Wooldridge) veya “Econometrics” (Stock & Watson) gibi kitaplar temel kaynaklardır. Ancak daha pratik bir yaklaşım isterseniz, Coursera’da “Financial Econometrics” veya “Econometrics: Methods and Applications” gibi dersler bulunmakta. R dilini ekonometri için kullanmak da oldukça yaygındır; R’nın forecast, tseries, plm gibi paketleri bu tip analizler için kullanışlıdır. Özetle, ekonometri bilginizi pekiştirmek, veri bilimci olarak özellikle finans ve ekonomi alanlarındaki projelerde sizi uzmanlaştıracaktır.

2.4 Veri Manipülasyonu ve Görselleştirme Uygulamaları

İstatistiksel teoriyi ve testleri gözden geçirdikten sonra, bunları uygulamalı veri analizi ile birleştirmeniz gerekir. Bu aşamada amaç, edindiğiniz programlama becerilerini ve istatistik bilgisini kullanarak gerçek veri setleri üzerinde analiz yapmaktır. Bunun için şunları öneriyoruz:

  • Exploratory Data Analysis (EDA) pratiği: Örneğin Kaggle’da ilginizi çeken bir veri seti indirin (örn. Titanic kazazedeleri, bir şirketin satış verileri veya bir oyun istatistikleri veri seti olabilir). Python’daki Pandas kütüphanesini veya R’daki dplyr ve ggplot2 paketlerini kullanarak veri üzerinde keşifsel analiz yapın. Değişkenlerin dağılımlarını inceleyin, ikili ilişkilerine bakın (scatter plot, korelasyon matrisi), verideki olası aykırı değerleri ve eksik değerleri saptayın.
  • Veri Temizleme: EDA sırasında karşılaştığınız eksik verileri (null değerler), tutarsız girdileri veya aykırı değerleri temizleme pratikleri yapın. Örneğin eksik değerleri ortalama ile doldurma, aykırı değerleri sınırlandırma veya log dönüşümü uygulama gibi teknikleri deneyin. Bu adım, gerçek projelerde verinin ham halden analiz edilebilir hale getirilmesi için çok kritiktir.
  • Özet istatistikler ve grup bazlı analizler: Pivot tablo mantığını kod ile tekrar edin. Örneğin Pandas ile groupby yapısını kullanarak belirli bir kategoriye göre ortalamalar, toplamlar hesaplayın (Excel’de Pivot Table ile yaptığınız şeyin kodla ifadesi). R’de aggregate veya dplyr::summarize işlevleri benzer işi görür.
  • Görselleştirme: Matplotlib/Seaborn ya da R’da ggplot2 ile zengin görselleştirmeler üretin. Örneğin bir dağılımın histogramını çizmek, iki değişken arasındaki ilişkiyi serpiştirme diyagramında göstermek, zaman serisini çizgi grafikte göstermek, kategorik veriyi yan yana sütun grafik ile sunmak gibi. Her grafik, verideki bir içgörüyü yansıtmalı; bu nedenle grafik tasarımında etiketleme, ölçekte uygun eksen kullanımı, renklerle vurgulama gibi unsurlara dikkat edin.

Bu pratikleri yaparken mümkün olduğunca gerçek hayat senaryoları hayal edin. Örneğin “Bu veri seti bir müşteri datasıysa, işletme için anlamlı KPI’ler nedir ve onları nasıl hesaplarım?” veya “Bu grafikten kitle hakkında hangi öneriyi çıkarabilirim?” gibi sorular sorun. Veri görselleştirme konusunda yetkinlik kazanmak için “Storytelling with Data” (Cole N. Knaflic) kitabını okumanızı da tavsiye ederiz. Bu kitap, grafik tasarım ilkeleri ve iş bağlamında hikaye anlatma üzerine harika ipuçları veriyor.

Ayrıca Excel, SQL ve Python’u birlikte kullanma pratiği kazanın. Örneğin bir senaryoda SQL ile veriyi çekip, Python ile analiz edip sonra Excel’de yönetime raporlamak çok olasıdır. Nitekim modern iş analitiği ekipleri, teknolojileri entegre kullanarak en verimli sonuca ulaşırlar.

Son olarak, bu aşamada mini projeler yaparak öğrendiklerinizi pekiştirmek iyi bir fikir olabilir. Örneğin bir satış verisini analiz edip, hangi üründen hangi ayda daha çok satıldığını ve bunun sebeplerini araştırmak, ya da bir web sitesi trafiğini analiz edip hangi günler ziyaretçi artıyor bulmak gibi küçük çaplı raporlar hazırlayın. Bu projeleri GitHub veya blog yazısı şeklinde yayınlamak, ileride kariyer fırsatlarında portföyünüzün parçası olabileceği için değerlidir.

3. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka

Artık veri toplama, temizleme, analiz etme ve temel istatistik konusunda sağlam bir zemine sahipsiniz. Sıradaki adım, makine öğrenmesi (ML) ve onun bir alt kümesi olan derin öğrenme (deep learning) tekniklerini öğrenmektir. Makine öğrenmesi, veriden öğrenen ve geleceğe dair tahminler veya kararlar verebilen modeller inşa etme sanatıdır. Günümüzde makine öğrenmesi, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin ekmek ve tereyağı işidir – örneğin bir işletmenin gelecek ayki satış gelirini, envanter ve fiyatlama verilerinden yola çıkarak tahmin etmek makine öğrenmesiyle mümkün olur.

Makine öğrenmesinde hedefiniz, farklı algoritmaları anlamak, bunları Python/R ile uygulayabilmek ve modellerin çıktılarını yorumlayabilmek olmalıdır. Bu bölümü de kademeli ilerleyeceğiz: Önce temel kavramlar ve algoritmalar, sonra derin öğrenmeye giriş, ardından özel konular olan NLP ve generative AI. Ayrıca MLOps başlığını ayrı bir bölümde ele alacağız (büyük veri ve model dağıtımına odaklı olarak).

Makine öğrenmesi konusunda ilerlerken, öğrendiklerinizi mutlaka pratik problemler üzerinde deneyin. Bu konuda Kaggle yarışmaları veya veri setleri biçilmiş kaftandır; küçük bir tahmin modeli kursanız bile, gerçek veriyle uğraşmak kavramların pekişmesini sağlar. Ayrıca unutmamak gerekir ki, makine öğrenmesi sadece bir modeli eğitip bitirmek değildir – veriyi hazırlama, özelli̇k çıkarma (feature engineering), modeli değerlendirme gibi adımları da içerir. Bu yüzden bu süreci bütüncül olarak öğrenmeye çalışın.

3.1 Makine Öğrenmesine Giriş ve Temel Algoritmalar

Makine öğrenmesine başlarken önce kavramsal çerçeveyi oturtun:

  • Supervised vs Unsupervised Learning: Denetimli öğrenmede etiketli verilerden öğreniyoruz (örn. ev fiyatı tahmini için geçmiş satış verileri), denetimsiz öğrenmede ise verideki gizli desenleri etiket olmadan bulmaya çalışıyoruz (örn. müşteri segmentasyonu).
  • Temel Algoritma Türleri:
    • Regresyon (sürekli bir değeri tahminleme) – Basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon.
    • Sınıflandırma (kategori etiketi tahminleme) – Lojistik regresyon, Karar ağaçları, Rasgele ormanlar (Random Forest), Destek vektör makineleri (SVM), Naive Bayes.
    • Kümeleme (benzer kayıtları gruplama, denetimsiz) – K-Ortalamalar (K-Means), Hiyerarşik kümeleme, DBSCAN.
    • Boyut İndirgeme – PCA (Principal Component Analysis) gibi yöntemlerle çok boyutlu veride temel bileşenleri bulma.
  • Model Değerlendirme ve Doğrulama: Performans metriklerini öğrenin – regresyon için MAE, RMSE; sınıflandırma için doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall), F1 puanı, ROC-AUC eğrisi vb. Modeli eğitim ve test şeklinde ayırarak değerlendirme (train/test split) ve çapraz doğrulama (cross-validation) tekniklerini kavrayın. Bu sayede modelin ezberlemediğinden, genelleme yapabildiğinden emin oluruz.

Teorik olarak bu kavramları öğrendikten sonra pratik adım, popüler kütüphaneler yardımıyla model kurmayı öğrenmektir. Python için Scikit-Learn kütüphanesi, temel algoritmaların çoğunu içeren ve kullanımı görece kolay bir araçtır. Örneğin Scikit-Learn ile bir doğrusal regresyon modeli birkaç satır kodla kurulabilir. Benzer şekilde karar ağacı modeli için gerekli fonksiyonlar mevcuttur. R kullanıyorsanız caret veya tidymodels paketleri benzer bir ortak arayüz sunar.

Makine öğrenmesine giriş konusunda Andrew Ng’nin Coursera’daki ünlü Makine Öğrenmesi kursu harika bir başlangıçtır (matematiksel temellere de değinir). Ayrıca “Python Machine Learning” gibi kitaplar veya DataCamp’teki Machine Learning Scientist öğrenme yol haritası da işin uygulamalı kısmını öğretmeye yönelik olabilir.

Bu aşamada ayrıca özellik mühendisliği (feature engineering) kavramına da odaklanın: Ham veriden modele daha anlamlı girdi olabilecek özellikler türetmek çoğu zaman modelin başarısını sırf algoritma seçmekten daha çok etkiler. Örneğin tarih verisinden ay, yıl, gün bilgisi çıkarmak veya bir metindeki kelime sayısını özellik olarak eklemek gibi.

Ek olarak, Makine öğrenimi projelerinin yaşam döngüsünü (CRISP-DM gibi) öğrenmek de büyük resmi anlamanıza yardımcı olacaktır. Yani problem tanımlama, veri toplama, veri hazırlama, modelleme, değerlendirme ve deploy etme adımları.

Sonuç olarak, bu alt bölümde amaç makine öğreniminin temelini sağlam atmaktır. Algoritmaları tek tek öğrenirken onların altında yatan matematiksel fikirleri anlamaya çalışın (örneğin basit bir doğrusal regresyonun normal denklemleri çözmesi, ya da karar ağacının bilgi kazancını maksimize etmesi gibi). Bu temel, ileride karşılaşacağınız her yeni modele (XGBoost, LightGBM gibi daha ileri algoritmalar dahil) daha kolay adapte olmanızı sağlayacak.

3.2 Derin Öğrenme (Yapay Sinir Ağları)

Makine öğrenmesinin bir alt alanı olan derin öğrenme (deep learning), kabaca yapay sinir ağları kullanarak çok karmaşık modeller kurmaya dayanır. Derin öğrenme, özellikle büyük ve karmaşık veri setlerinde (görseller, metinler gibi) insan seviyesine yakın veya bazen insanı aşan başarımlar elde edebilmiştir. Günümüzde metin üretme, görüntü tanıma, sesle kontrol gibi çok duyusal çıktılar gerektiren uygulamalarda derin öğrenme yöntemleri öne çıkmaktadır.

Derin öğrenmeye başlarken önce yapay sinir ağları (artificial neural networks) kavramını öğrenin:

  • Bir sinir ağının temel yapı taşı olan perceptron modeli, onun birkaç katman halinde dizilmesiyle oluşan çok katmanlı sinir ağları (multi-layer perceptron – MLP) mantığı.
  • Aktivasyon fonksiyonları (ReLU, sigmoid, tanh vb.), ileri beslemeli ağ (feedforward) ve geri yayılım algoritması (backpropagation) ile ağın öğrenmesi.
  • Hiperparametreler: Öğrenme hızı (learning rate), katman sayısı, her katmandaki nöron sayısı, iterasyon/epok sayısı gibi ayarlar.
  • Optimizasyon algoritmaları: Stokastik gradyan inişi (SGD) ve varyasyonları (Adam, RMSprop vb.).
  • Overfitting probleminin derin ağlarda önüne geçmek için düzenlileştirme teknikleri (dropout, L2 regularizasyonu vs.) ve early stopping.

Teorik temeli aldıktan sonra pratikte derin öğrenme modelleri kurmayı öğreneceksiniz. Bunun için en popüler iki kütüphane:

  • TensorFlow (Keras): Google tarafından geliştirilen TF, özellikle Keras arayüzüyle birlikte yüksek seviyede kolay model kurmanızı sağlar. Keras ile birkaç satır kodla katmanları tanımlayıp derleyerek model oluşturabilirsiniz.
  • PyTorch: Facebook (Meta) tarafından geliştirilen ve araştırma camiasında çok popüler olan bir diğer derin öğrenme kütüphanesi. PyTorch, Pythonic bir yapıya sahip olduğu için pek çok kişi tarafından tercih edilir.

Her iki kütüphane de benzer kabiliyetlere sahip; hangisini öğreneceğiniz biraz tercihe veya çalışma alanınıza bağlı. İmkân varsa ikisini de temel düzeyde anlamak iyi olur, ancak genelde biriyle başlanır (son zamanlarda PyTorch öne çıkıyor diyebiliriz). Öncelikle basit bir yapay sinir ağı modeli kurmayı deneyin (örneğin, MNIST el yazısı rakam tanıma veri setini kullanarak basit bir MLP modeliyle rakam sınıflandırma yapmak). Bu ilk deneme size ağ nasıl tanımlanır, nasıl eğitilir ve nasıl değerlendirilir süreçlerini öğretecektir.

Daha sonra derin öğrenmenin farklı mimarilerini keşfedin:

  • Convolutional Neural Networks (CNN): Özellikle görüntü verisi için başarılı mimariler (Evrişim katmanları ile çalışan bu ağlar, görüntüdeki özellikleri otomatik çıkarır. ResNet, VGG, Inception gibi hazır mimarileri inceleyebilirsiniz).
  • Recurrent Neural Networks (RNN) ve türevleri (LSTM, GRU): Zaman serileri veya metin gibi sıralı veriler için kullanılan mimariler. Özellikle LSTM’ler dil modellerinde çok kullanıldı.
  • Transformer mimarisi: Son yıllarda NLP’de devrim yapan, aynı zamanda görüntü ve diğer alanlarda da uygulanan mimari. (BERT, GPT gibi modeller bu mimariyle kuruldu).
  • Autoencoder, GAN gibi özel modeller: Generative modellere girerken bahsedeceğimiz GAN (Generative Adversarial Network) veya boyut indirgeme için autoencoder ağlar gibi değişik konseptleri inceleyin.

Derin öğrenme alanında pratik yaparken GPU kullanımı devreye girebilir. Kendi bilgisayarınızda GPU yoksa Google Colab gibi platformlarda ücretsiz olarak GPU’lar ile model eğitimi yapabilirsiniz. Küçük veri setlerinde CPU da yeterli olabilir ilk başta.

Kaynak önerilerine gelirsek, DeepLearning.ai’ın Coursera üzerindeki derin öğrenme uzmanlık serisi (Andrew Ng tarafından hazırlanmış) çok sistematik bir yaklaşımla sizi CNN, RNN gibi konulara götürür. Ayrıca Fast.ai kursları pratik odaklıdır ve PyTorch kullanarak kısa sürede uygulama yapmaya odaklanır. Bir başka klasik kaynak da “Deep Learning” (Ian Goodfellow ve Yoshua Bengio) kitabıdır; teorik olarak derinlemesine bilgi sağlar. Ancak uygulamada öğrenmek genelde daha verimli olduğundan, döküman okuyup küçük projeler yaparak ilerlemek motive edici olacaktır.

Unutmayın, derin öğrenme her problem için şart değildir – veri miktarı azsa veya problem daha basitse klasik makine öğrenmesi algoritmaları yeterli olabilir. Ancak metin, görüntü, ses gibi zengin medyalarla çalışacaksanız derin öğrenme bilgisi zaruridir. Derin öğrenme modelleri sayesinde, model çıktıları olarak sadece sayısal tahminler değil, aynı zamanda metin, görüntü veya konuşma gibi insan tarafından algılanabilir çıktıların da üretilebildiğini görüyoruz. Bu da sizi veri analistinden ziyade yapay zekâ uygulamaları geliştiricisi konumuna taşıyacaktır ki günümüzde oldukça aranan bir yetkinliktir.

3.3 Makine Öğrenimi Framework’leri: TensorFlow & PyTorch

Yukarıda kısmen bahsettik, derin öğrenme deyince akla gelen iki temel framework TensorFlow ve PyTorch. Bu framework’lere ayrı bir alt başlık ayırmamızın sebebi, derin öğrenme uygulamalarının pratikte neredeyse tamamen bu araçlar üzerinden yürümesidir. Temel farklarıyla ve öğrenme önerileriyle değinelim:

TensorFlow: Google Brain ekibi tarafından geliştirilen bu framework, özellikle üretim ortamlarında model deploy etme konusunda güçlüdür. TF 2.x sürümü ile Keras yapısı entegre hale gelmiştir; yani Keras’ın kolay kullanımıyla TF’nin performansı birleşmiştir. TensorFlow ile modelinizi tanımladıktan sonra TensorFlow Serving ile bir sunucuya koyabilir, veya TensorFlow Lite ile mobil cihazlara indirebilir, hatta TensorFlow.js ile web’e bile entegre edebilirsiniz. Bu bakımdan TF öğrenmek, uçtan uca proje yaparken avantajlı olabilir. Öğrenirken Keras API’ını kullanmanızı tavsiye ederiz (fonksiyonel ya da sekansiyel API ile modeller kurulabilir). Örneğin:

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

gibi bir kod parçası basit bir tam bağlantılı ağı derleyip eğitebilir.

PyTorch: Facebook (Meta) AI Research tarafından açık kaynak sunulan PyTorch, kullanıcı dostu arayüzü ve Python ile entegre oluşu sayesinde araştırmacılar ve geliştiriciler arasında çok popüler hale geldi. PyTorch ile dinamiklik (eager execution) ön plandadır, bu da hata ayıklamayı ve deney yapmayı kolaylaştırır. PyTorch öğrenmek için resmi dökümanı ve PyTorch tutorial serilerini takip edebilirsiniz. PyTorch’ta genelde torch.nn.Module sınıfını extend ederek kendi ağınızı tanımlarsınız veya hazır torchvision modellerini kullanabilirsiniz. PyTorch’un bir artısı da fastai kütüphanesi gibi üst seviye arabirimler ve geniş topluluk desteğidir.

Her iki framework için de küçük projeler yaparak öğrenmek en iyisi. Örneğin:

  • MNIST Klasik Sınıflandırma: Hem TF-Keras ile hem PyTorch ile birer model yazıp karşılaştırın.
  • CIFAR-10 veya başka bir görsel veri seti üzerinde CNN eğitme.
  • IMDb gibi bir metin veri setinde LSTM veya Transformer tabanlı bir model ile duygu analizi (sentiment analysis) yapma.
  • Transfer Learning: Keras veya PyTorch’taki hazır eğitimli modelleri (ResNet, VGG vs.) kendi küçük veri setinize uyarlayarak (fine-tune) pratik yapın.

Framework’leri öğrenirken, model eğitiminde GPU kullanımı, batch training, bellek optimizasyonu gibi pratik detaylara da kulak kabartın. Yine, hata ayıklama yapmayı ihmal etmeyin – bazen ağlar hiç öğrenmez (accuracy yerinde sayar), bu durumda öğrenme oranı, veri normalizasyonu veya model mimarisinde sorun olabileceğini analiz edin.

Sonuç olarak, TensorFlow ve PyTorch öğrenmek derin öğrenme yolculuğunuzun vazgeçilmez parçasıdır. Bu beceriler CV’nizde de parlayacaktır. Hangisini öğrenirseniz öğrenin, diğerine geçiş çok zor olmayacaktır çünkü temel kavramlar aynıdır. Mesela bir CNN’in nasıl çalıştığını bildikten sonra ister TF’de ister PyTorch’ta kodlamak sadece sözdizimi meselesidir. Piyasada her iki araca talep olduğundan, imkan oldukça ikisinde de projeler yaparak çift taraflı bir yetkinlik kazanabilirsiniz.

3.4 Doğal Dil İşleme (NLP) ve Büyük Dil Modelleri (LLM)

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP), insan dilini (metin veya sesi) işleyip anlamlandırmaya çalışan bir yapay zeka dalıdır. Sizin öğrenme hedefleriniz arasında NLP de sayılmış, bu yüzden bu alana ayrı bir önem vermek gerekiyor. Özellikle son dönemdeki Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM), örneğin ChatGPT gibi, NLP alanını popüler kültüre bile taşımış durumda. NLP ve LLM konularında uzmanlaşmak, size yapay zekâ uygulamalarının en güncel ve ilgi çekici tarafında yer alma imkanı verecektir.

NLP’nin Temel Konuları:

  • Metin Ön İşleme: Bir metin veriyle çalışırken önce onu sayısal hale getirmek gerekir. Bu aşamada yapılan işlemler: metni token’lara bölmek (kelime veya alt kelime seviyesinde), tüm harfleri küçültmek, noktalama işaretlerini çıkarmak, durma kelimelerini (stop words) atmak, gerektiğinde köklerine indirgeme (stemming, lemmatization) gibi işlemler.
  • Özellik Çıkarma (Feature Extraction): Klasik yöntemlerle bir metni temsil etmek için TF-IDF vektörleri oluşturma veya Word2Vec, GloVe gibi ön-eğitimli kelime gömmelerini (word embeddings) kullanma.
  • Dil Modelleri (Language Models): Bir metin içerisinde gelecek kelimeyi tahmin etmek üzere eğitilen modeller. Eski nesil dil modelleri n-gram bazlıyken, yenileri yapay sinir ağları bazlıdır.
  • Yaygın NLP Görevleri: Duygu analizi (sentiment analysis), isim varlık tanıma (NER), makine çevirisi, metin sınıflandırma, özetleme, soru-cevap sistemleri, konuşma tanıma (speech-to-text), konuşma sentezi (text-to-speech) gibi uygulamalar.
  • NLP için Modeller: RNN ve türevleri (LSTM/GRU) bir dönem popülerdi, sonrasında Transformer mimarisi devreye girdi. Günümüzde BERT, GPT, T5, XLNet, RoBERTa gibi model isimlerini duyacaksınız – bunlar devasa veri setleri üzerinde ön-eğitilmiş ve belirli görevler için sonradan eğitilebilen (fine-tune edilen) büyük dil modelleridir.

Büyük Dil Modelleri (LLM): Özellikle GPT-3, GPT-4 gibi modellerin çıkışıyla LLM kavramı meşhur oldu. Bunlar yüz milyonlarca veya milyarlarca parametreli, devasa internet metinleri üzerinde eğitilmiş ve insan dilinde oldukça tutarlı metinler üretebilen modellerdir. LLM’ler sayesinde artık yeni bir yaklaşım ortaya çıktı: “prompt engineering” denen, modele uygun girdiler vererek ondan istenen çıktıyı almayı optimize etme sanatı. Sizin açınızdan, LLM’lerle çalışmak demek OpenAI API’lerini veya Hugging Face Transformers kütüphanesini kullanarak bu modelleri işe koşmak anlamına gelebilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri chatbot’u geliştirmek istiyorsanız sıfırdan bir dil modeli eğitmek yerine GPT-4 gibi bir modeli API ile çağırıp kullanmak çok daha pratik.

NLP öğrenimine başlamak için:

  • spaCy veya NLTK gibi Python kütüphanelerini kullanarak temel metin işleme adımlarını deneyin. Örneğin NLTK ile cümleleri token’laştırıp en sık geçen kelimeleri bulmak gibi basit bir görev.
  • scikit-learn ile TF-IDF tabanlı bir metin sınıflandırma yapın (örn. film yorumlarını olumlu/olumsuz diye sınıflandırma).
  • Sonra Hugging Face Transformers kütüphanesine geçiş yapabilirsiniz. Bu kütüphane, BERT ve GPT türevi modelleri kolayca indirip kullanmanızı sağlıyor. Örneğin pipeline arayüzüyle tek satırda bir metin sınıflandırıcı veya özetleyici oluşturmak mümkün.
  • Praatik Proje Önerisi: Türkçe bir veri seti bulun (örn. online yorumlar) ve bir duygu analizi modeli geliştirin. Hugging Face üzerindeki önceden Türkçe eğitilmiş BERT modellerini kullanarak kendi verinize göre ince ayar (fine-tune) yapabilirsiniz.

LLM’ler konusunda ise, tamamen model geliştirmek yerine daha çok kullanım odaklı ilerlemeniz mantıklı. Yani ChatGPT’yi nasıl kullanabileceğinizi, iş zekâsı raporlarında nasıl entegre edilebileceğini, veya bir Python uygulamasına OpenAI API ile nasıl entegre edebileceğinizi öğrenin. Örneğin, bir e-ticaret sitesi için gelen müşteri sorularını otomatik yanıtlayan bir yardımcı yapmak isteseniz, arka planda GPT-4 API’sini çağıracak bir Python kodu yazabilirsiniz. Bu tür uygulamalarda dikkat edilmesi gereken noktalar (API maliyeti, hız, gizlilik vs.) hakkında da farkındalık edinin.

NLP alanı çok hızlı ilerlediği için güncel kaynakları takip etmek önemli. Hugging Face’in blog ve forumları, Medium üzerinde NLP ile ilgili yayınlar, ArXiv’daki yeni makaleler size yol gösterebilir. Türkçe dil işlemeye özel ilgileriniz varsa, TRUBA veya Google Colab üzerinde Türkçe Wikipedia gibi veri setleriyle kendi dil modelinizi eğitme deneyleri de yapabilirsiniz (gerçi bu oldukça zorlayıcı ve yüksek hesaplama gücü gerektirir, ama öğrenme amacıyla küçük bir model deneyebilirsiniz).

Özetle, NLP ve LLM kısımları sizin yapay zekâ ile etkileşiminizin en “göze görünür” tarafı olacaktır. Bir uygulamanın dilini anlayan veya dil üreten bir parçasını yapmak son kullanıcıya doğrudan değen bir şey olduğu için oldukça değerli. Bu yüzden bu konudaki gelişmeleri takip etmeyi ve pratik yapmayı ihmal etmeyin. Günümüzde şirketlerin %78’inin yapay zekâyı süreçlerine dahil ettiği ve generative AI alanına yatırımın 2023’e göre %18.7 arttığı düşünülürse, NLP ve LLM konularına hakimiyet sizi iş dünyasında çok aranan bir uzman haline getirecektir.

3.5 Üretken Yapay Zeka (Generative AI) Uygulamaları

Generative AI yani üretken yapay zeka, makine öğrenmesi modellerinin yeni ve orijinal içerik üretmesi anlamına gelir. Yukarıda bahsettiğimiz dil modelleri aslında generative AI’ın bir parçası (metin üretiyorlar). Bunun yanı sıra görüntü üreten modeller (örneğin DALL-E 2, Midjourney), müzik besteleme veya video oluşturma gibi yaratıcı yapay zeka uygulamaları da bu kapsama girer.

Generative AI’in temelini genelde derin öğrenme modelleri oluşturur. İki önemli model tipinden bahsedebiliriz:

  • Generative Adversarial Networks (GANs): İki sinir ağının birbiriyle yarışması fikrine dayanır – bir üretici (generator) ve bir ayırt edici (discriminator). Üretici sahte örnekler üretirken, ayırt edici bunların gerçek mi sahte mi olduğunu anlamaya çalışır. Zamanla üretici, gerçek gibi sahte veriler üretmeyi öğrenir. GAN’lar özellikle gerçekçi görünen görseller üretmede başarılı olmuştur.
  • Varyasyonel Otoenkoderler (VAE): Bir kodlayıcı ve çözücü ağ ile verinin dağılımını öğrenip yeni örnekler üretmeyi sağlar. GAN kadar popüler olmasa da kavramsal olarak ilginç ve öğreticidir.
  • Diffusion Modeller: Son dönemde DALL-E gibi görsel modellerin arkasında diffusion (difüzyon) denen bir yaklaşım var. Bu modeller gürültüden başlayıp kademeli olarak anlamlı görüntüler oluşturarak çalışıyor.

Sizin generative AI konusunda karar vermeniz gereken, hangi medyaya yönelmek istediğiniz. Örneğin:

  • Görüntü generasyonu ilginizi çekiyorsa Stable Diffusion açık kaynak bir model olarak inceleyebilirsiniz. Kendi bilgisayarınızda bir görüntü ürettirmek, prompt’larla oynamak eğitici olacaktır.
  • Müzik veya ses ile ilgiliyseniz OpenAI Jukebox veya WaveNet gibi modellerin çıktılarını inceleyebilirsiniz.
  • Tablo verisi için veya sentetik veri üretimi için GAN’lar kullanabilirsiniz (mesela tablolarda veri gizliliği için sahte veri üretmek).
  • Kod üretimi de bir generative task’tır (GitHub Copilot gibi araçlar arka planda GPT türevi modellerle kod üretiyor). Bu belki direkt sizin odak noktanız olmaz ama bilmekte yarar var.

Bu alanda çalışma yapmak oldukça hesaplama gücü gerektirebilir, ancak küçük ölçekli denemeler yapabilirsiniz. Mesela MNIST ile bir GAN eğitip sahte el yazısı rakamlar üretmeyi deneyin. Ya da Hugging Face’in Diffusers kütüphanesini kullanarak küçük bir metinden resim üretme denemesi yapın.

Generative AI’ın iş alanında kullanımı da giderek artıyor; pazarlama metni yazma, tasarım prototipleri oluşturma, oyun sektöründe içerik üretimi gibi pek çok yerde kullanılıyor. McKinsey’nin raporuna göre üretken yapay zekanın ekonomik katma değeri önümüzdeki 10 yılda trilyonlarca dolar ile ifade ediliyor. Bu nedenle bu konuyu anlamak, sadece teknik olarak değil etik ve yasal boyutlarını da takip etmek önemli (örneğin telif hakkı konuları, deepfake endişeleri vb.).

Generative AI öğrenmek için kaynak olarak YouTube’da birçok araştırmacının anlatım videoları var (örneğin Yannic Kilcher kanalında GAN anlatımları gibi). Ayrıca Papers with Code sitesinden önemli generative model makalelerinin uygulamalarına bakabilirsiniz.

Son olarak vurgulayalım, generative AI çok hızlı gelişen bir alan. 2022’de hiç duymadığımız bir modeli 2023’te konuşur hale gelebiliyoruz. Bu yüzden bu alanda sürekli güncel kalmak şart. Blogları, Twitter’daki AI araştırmacılarını ve şirketlerin duyurularını takip edin. Öğrenme planınız kapsamında belki generative AI’a 2-3 hafta ayırabilirsiniz, ama aslında bu alan kariyeriniz boyunca okuyup denemeye devam edeceğiniz bir konu olacak.

3.6 Makine Öğrenimi Projeleri ve Uygulamalı Deneyim

Makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerini öğrenirken, teori ile pratiği birleştirmek çok önemlidir. Bu nedenle, gerçek dünya benzeri projeler yaparak bilgilerinizi pekiştirin:

  • Kaggle Yarışmaları: Kaggle’da ilginizi çeken bir yarışmaya katılın (aktif olmasa bile geçmiş yarışmaların veri setlerini kullanabilirsiniz). Örneğin bir konut fiyat tahmin yarışması veya bir metin sınıflandırma yarışması seçin. Bu, size gerçek bir problem üzerine nasıl yaklaşıldığını gösterir. Tartışma bölümlerini okuyup başkalarının çözümlerinden de çok şey öğrenebilirsiniz.
  • Uçtan Uca Proje: Veri toplamadan başlayıp modeli deploy etmeye kadar giden bir proje yapın. Örneğin, açık bir veri kaynağından (API veya web scraping ile) veri çekin, bunu temizleyip bir model eğitin ve sonucu bir web uygulamasında görselleştirin. Basit bir örnek olarak, hava durumu verilerini çekip ertesi günün sıcaklığını tahmin eden bir model yapabilir, sonuçları Flask + Bootstrap ile basit bir web arayüzünde gösterebilirsiniz.
  • Modeli Yayına Alma: Öğrendiğiniz MLOps tekniklerini kullanarak, bir modeli servis haline getirmeyi deneyin. Örneğin bir REST API yazın (FastAPI gibi bir çatı kullanarak) ve bir sınıflandırma modelinizi bu API üzerinden sorgulanabilir kılın. Bu deneyim, modellemeyi bitirdikten sonra işin bitmediğini, onu kullanıcıya ulaştırmanın da önemli bir adım olduğunu anlamanızı sağlar.

Bu projeleri yaparken, mümkün olduğunca dokümantasyon yazın (Readme dosyası, blog yazısı veya Medium makalesi gibi). Bir konuyu başkasına anlatmak, sizin onu ne kadar özümsediğinizin de göstergesidir. Ayrıca projelerinizi GitHub’da barındırmak ve açıklamak, iş başvurularında potansiyel işverenlere neler yapabildiğinizi gösterecek somut kanıtlardır.

Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında ne kadar çok uygulama yaparsanız, o kadar farklı problemle karşılaşırsınız: Verinin yetersiz olması, dağılımın değişmesi (concept drift), modelin beklenmedik önyargılar sergilemesi gibi. Bu tür durumlar kitaplarda yazmasa da pratikte öğrenilir. Dolayısıyla, teorik kursları tamamlarken kendinize her bölüm sonunda “Bunu deneyebileceğim bir veri seti var mı?” diye sorun ve uygulamaya çalışın. Hatalarla karşılaşırsanız (olacaktır), bunları çözmek için araştırma yapın – bu süreç öğrenmenin ta kendisidir.

Son olarak, topluluklara katılın: Kaggle forumları, Stack Overflow, Reddit’in r/datascience veya r/MachineLearning gibi alt dizinleri, hatta Türkçe olarak KariyerNet veya Medium’da veri bilimi toplulukları içinde paylaşımlar yapın, soru sorun. Bu hem motivasyon sağlar hem de network oluşturur.

Bu şekilde sağlam bir temel ve uygulama tecrübesi edindikten sonra, artık uzmanlaşmak istediğiniz alanı daha net seçebileceksiniz (örneğin “Ben NLP’ye odaklanacağım” veya “Computer vision daha çok ilgimi çekiyor” gibi). Ancak bu karar ne olursa olsun, yukarıdaki geniş kapsamlı eğitim süreci size veri bilimi ekosisteminin tüm parçalarına hakim olma esnekliği kazandıracaktır.

4. Büyük Veri ve MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları)

Eğer çok büyük ölçekli verilerle çalışacaksanız veya geliştirdiğiniz makine öğrenimi çözümlerini üretim ortamına taşıyacaksanız, büyük veri teknolojileri ve MLOps uygulamaları konularını öğrenmeniz gerekecek. Bu bölümde öncelikle büyük veri kavramına ve araçlarına, ardından da makine öğrenimi projelerinin uçtan uca yönetimini sağlayan MLOps süreçlerine odaklanacağız.

4.1 Büyük Veri Kavramları ve Ekosistemi

“Büyük Veri” sadece veri miktarının büyüklüğünü değil, aynı zamanda veri çeşitliliği (metin, görüntü, sensör verileri vs.), verinin akış hızı (streaming data) ve doğruluğu gibi boyutları da kapsayan bir kavram. Genellikle 3V (Volume, Variety, Velocity) ile tanımlanan büyük veri olgusu, klasik tek makineye sığmayan veya geleneksel veri tabanı yöntemleriyle işlenemeyen veri setlerini ifade eder. Örneğin bir sosyal medya platformunun günlük etkileşim verileri veya bir IoT ağının saniyelik sensör kayıtları büyük veri sayılabilir.

Büyük veriyi işlemek için dağıtık sistemler ve özel çerçeveler kullanılır. Hadoop ekosistemi bunun ilk yaygın örneklerindendir: Veriyi dağıtık bir dosya sisteminde (HDFS) depolar ve MapReduce paradigmması ile paralel işlem yapar. Ancak günümüzde Hadoop MapReduce yerine bellek içi (in-memory) çalışan daha hızlı sistemler öne çıkmıştır, bunların başında Apache Spark gelir. Apache Spark, büyük veriyi kümeler üzerinde işlemenize imkan tanıyan, çok yönlü ve hızlı bir motorudur. Spark’ın özellikle esnek API’ları ve farklı işlemler için modülleri (SQL, Streaming, MLlib, GraphX) sayesinde büyük veri dünyasında fiili standart haline geldiği söylenebilir. Spark, sunuculardan oluşan bir küme üzerinde paralel veri analizi yaparak devasa hacimdeki datayı bile etkin şekilde işleyebilir. Özellikle PySpark aracılığıyla Python ile etkileşimli şekilde büyük veri işlemleri yapmak mümkün hale geliyor.

Büyük veri ekosisteminde dikkate almanız gereken diğer teknolojiler:

  • Dağıtık Veri Tabanları: HDFS üzerindeki dosyalar yerine sorgulanabilir büyük veritabanları da vardır. Örneğin Hive (SQL benzeri sorgularla HDFS’deki veriyi okur), Impala, Spark SQL (Spark içindeki SQL motoru), NoSQL veritabanları (HBase, Cassandra, MongoDB gibi – özellikle yarı yapılandırılmış ve yapısız veri için).
  • Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Apache Kafka gibi mesaj kuyruğu sistemleriyle gerçek zamanlı veri akışını yönetmek, Apache Flink veya Apache Spark Structured Streaming ile anlık veri analizi yapmak. Örneğin bir web sitesinde kullanıcı hareketlerini gerçek zamanlı takip etmek istiyorsanız Kafka ile akan veriyi okuyup Spark Streaming ile analiz edebilirsiniz.
  • Dağıtık Hesaplama Çerçeveleri: Spark dışında Apache Flink (özellikle streaming için güçlüdür), Dask (Python ekosistemi için paralel hesaplama), Ray gibi yeni nesil dağıtık hesaplama kütüphanelerini duymuş olabilirsiniz. Temel mantık hepsinde benzerdir: işi parçalara bölerek birden fazla makineye paylaştırmak.

Büyük veri öğreniminde en önemli nokta, bunların ihtiyaç olduğunda devreye giren araçlar olduğunu bilmektir. Yani eğer veriniz Excel’de rahatça açılacak kadar küçükse, Spark kullanmak gereksizdir. Ancak veriniz 100 milyon satıra çıktıysa, bir SQL sorgusunun tek makinede saatler süreceği durumlarda, Spark ile işi dağıtıp belki dakikalara indirebilirsiniz. Bu nedenle, “ne zaman büyük veri aracına ihtiyacım var?” sorusunu hep sorun. Genelde kural, veri hacmi bellek sınırlarınızı aştığında veya gerçek zamanlı hızlı işlemlere ihtiyaç duyduğunuzda bu teknolojilere yönelmektir.

4.2 PySpark ile Dağıtık Veri İşleme

PySpark, Apache Spark’ın Python arayüzüdür ve Python üzerinden büyük veri işlemleri yapmanıza olanak tanır. Spark’ın temelini RDD (Resilient Distributed Dataset) yapısı oluşturur – RDD, kümeye dağıtılmış veriyi temsil eder ve üzerinde paralel operasyonlar yapabilirsiniz. Ancak çoğu zaman RDD ile direkt çalışmak yerine Spark DataFrame API’si kullanılır ki bu Pandas’a benzer bir deneyim sunar fakat arka planda dağıtık çalışır.

PySpark ile neler yapabileceğinize dair birkaç önemli nokta:

  • Veri Okuma/Yazma: Spark, Hadoop HDFS, yerel disk, S3, Hive, Cassandra, JDBC gibi birçok kaynaktan veri okuyabilir. spark.read.format("csv").load("...") gibi komutlarla 10 GB’lık bir CSV’yi bile kolayca okuyabilirsiniz.
  • DataFrame Operasyonları: Pandas’taki df.filter, df.groupBy, df.join gibi işlemlerin benzerlerini Spark DataFrame üzerinde gerçekleştirebilirsiniz. Spark bunları tembel değerlendirme (lazy evaluation) ile optimize ederek çalıştırır.
  • SQL Sorguları: Spark içine okunan veriler üzerinde SQL sorguları çalıştırabilirsiniz. Spark bir sorgu motoru gibi davranarak dağıtık sorguları halleder.
  • Makine Öğrenimi: Spark’ın MLlib kütüphanesi, temel makine öğrenimi algoritmalarının dağıtık versiyonlarını sunar (Linear Regression, KMeans, ALS vb.). Eğer veri çok büyükse ve tek makinede scikit-learn kullanamıyorsanız, Spark MLlib bir alternatif olabilir.
  • Streaming: PySpark ile gerçek zamanlı veri akışlarını (ör. her saniye gelen log kayıtları) işleyebilirsiniz. Structured Streaming API’si ile akan veriyi sanki tabloymuş gibi tanımlayıp sürekli güncellenen sonuçlar alabilirsiniz.

Örneğin öğrendiğiniz bir konsepti uygulayalım: Diyelim ki 100 milyon satırlık bir web trafiği log’unuz var ve saat bazında sayfa gösterimlerini hesaplamak istiyorsunuz. PySpark ile:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
logs = spark.read.csv("web_log.csv", schema=log_schema)  # 100M satırı okuyabilir
hourly_counts = logs.groupBy("hour").count().orderBy("hour")
hourly_counts.show()

gibi birkaç satırda bu dev veriyi işlemeyi yapabilirsiniz. Spark bunları bir küme üzerinde paralel yapacağı için, aynı işlem tek makinede yapılamayacakken Spark ile mümkün olur.

PySpark’ı öğrenmek için, küçük bir veriyle bile olsa Spark kurulumu yapıp o ekosistemi koklamak önemli. Eğer bilgisayarınızda 16GB RAM varsa Spark’ı local modda kurup deneyebilirsiniz, fakat 2-3GB’tan büyük veri işlemlerinde yerel makineniz zorlanabilir. Alternatif olarak Databricks gibi platformların ücretsiz versiyonlarını veya Google Colab’de pyspark kurulumu yaparak ufak testler yapabilirsiniz.

Kaynak olarak “Spark: The Definitive Guide” (Matei Zaharia) kitabı kapsamlıdır. Ayrıca Databricks’in çevrimiçi ücretsiz eğitimleri var (hem Spark hem Delta Lake konularında). Spark’ın mimarisi, RDD, DAG Scheduler, Worker-Driver ilişkisi gibi kavramları da öğrenmeye çalışın – bunlar olası performans sorunlarında veya optimizasyon gerektiğinde işinize yarar. Örneğin, Spark işlemlerinde şu meşhur shuffle evresi nedir, bunu bilirseniz kodunuzu yazarken daha az shuffle yapan (yani veri hareketini minimize eden) yöntemler düşünebilirsiniz.

Sonuç olarak, PySpark veya genel olarak Spark öğrenimi, büyük veriyle çalışırken sizin en büyük yardımcınız olacak. Apache Spark, günümüzde büyük veri dünyasının çok yönlü güç merkezi konumundadır; yani hem veri mühendisleri hem veri bilimciler tarafından kullanılmaktadır. Siz de bu beceriyi edinerek, gerekli durumlarda petabaytlık veriyi analiz edebilen biri olma yolunda adım atacaksınız.

4.3 Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) ve Model Dağıtımı

Bir makine öğrenimi modelini jupyter defterinde eğitip iyi bir sonuç aldığınızda iş bitmez; gerçek hayatta bu modelin sürdürülebilir şekilde kullanılması gerekir. İşte MLOps (Machine Learning Operations) bu sürecin yönetilmesiyle ilgilenir. MLOps kavramı, DevOps’un makine öğrenimi için uyarlanmış halidir ve amacı, model geliştirme, dağıtım (deployment), izleme (monitoring) gibi adımları bir süreç olarak otomatize etmek ve iyileştirmektir.

MLOps’un neleri kapsadığına bakalım:

  • Versiyon Kontrolü: Veri setlerinin ve modellerin versiyonlanması. (Örn. veri değişince modeli tekrar eğitmek gerektiğinde, hangi veriyle hangi modelin eğitildiğini kaydetmek).
  • Sürekli Entegrasyon ve Dağıtım (CI/CD): Kodunuzda veya modelinizde bir güncelleme yaptığınızda otomatik olarak test edilip üretime alınmasını sağlayan boru hatları. Bir nevi yazılım mühendisliğindeki CI/CD süreçlerinin, modele uyarlanması.
  • Otomatikleştirilmiş ML Pipelines: Bir uçtan uca makine öğrenimi akışını (veri al, işle, model eğit, metrikleri hesapla, modeli kaydet vs.) otomatik hale getiren araçlar. Örneğin Kubeflow, MLflow, Apache Airflow sıklıkla kullanılır. MLflow özellikle deney takibi ve model kayıt (model registry) için popülerdir.
  • Model Dağıtımı (Deployment): Eğittiğiniz modeli bir REST API olarak sunmak veya bir uygulamaya gömmek. Bunu yaparken konteyner teknolojileri (Docker) kullanmak ve Kubernetes gibi araçlarla ölçeklendirmek söz konusu olabilir. Yani modelinizi nasıl paketleyip sunacağınızı öğrenmelisiniz. (Örn. Flask ile basit bir servis olarak veya TensorFlow Serving ile gRPC üzerinden ya da bulut servislerini kullanarak – AWS SageMaker, Google AI Platform gibi).
  • İzleme ve Bakım: Model yayına aldıktan sonra performansını izlemek (hem teknik metrikler: tepki süresi, bellek kullanımı; hem de model metrikleri: tahmin doğruluğu zamanla düşüyor mu? Veri dağılımı kayıyor mu?). İzleme için özel MLOps araçları (EvidentlyAI mesela dağılım değişimini takip edebilir) veya genel APM (Application Performance Monitoring) araçları kullanılabilir.
  • Güncelleme ve Rollback: Yeni bir model versiyonunu sorunsuzca devreye alma (mavi-yeşil dağıtım, gölge modda deneme gibi stratejiler) ve sorun çıkarsa eski sürüme hızlı dönüş yapabilme. MLOps süreçleri sayesinde, bir sorun tespit edilince modelin üretimden hızla çekilmesi ve düzeltilene dek önceki kararlı sürüme geçilmesi mümkün olur.

MLOps’un özü, makine öğrenimi modelinin yaşam döngüsünü daha hızlı, hatasız ve yönetilebilir hale getirmektir. Nasıl ki DevOps yazılım geliştirmede kodun teslimini hızlandırdı ve kaliteyi artırdı, MLOps da model geliştirme sürecini olgunlaştırmayı hedefler. Özellikle büyük kurumsal ortamlarda, bir modelin bir kere yapılıp rafa kaldırılması değil, sürekli geliştirilmesi ve bakımının yapılması gerektiği için MLOps süreçlerine ciddi önem verilir.

Sizin bu alanda yapabilecekleriniz:

  • MLflow kullanarak bir deney takibi yapmayı deneyin. Örneğin farklı hiperparametrelerle model eğitip MLflow ile sonuçları kaydedin, sonra en iyi modeli mlflow.register_model() ile kayıt altına alın.
  • Küçük bir CI/CD boru hattı kurun: GitHub Actions kullanarak bir repoya model kodu attığınızda otomatik olarak bir test veri setiyle doğrulama yapan bir workflow hazırlayabilirsiniz.
  • Docker ile basit bir web servis konteynerize edin: Örneğin bir Flask + sklearn modeli uygulamasını Dockerfile yazarak imaj haline getirin. Bu, modeli herhangi bir makinede çalıştırılabilir kılacaktır.
  • Kubernetes öğrenmeye başlangıç: Eğer imkan varsa, bir Kubernetes cluster üzerinde (minikube ile lokal de olabilir) konteynerinizi deploy edin, servisini oluşturun. Bu ileri seviye bir iş ama bulut ortamlarında sıkça yapılıyor.
  • Bulut MLOps Araçları: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML Studio gibi platformlar MLOps’u kolaylaştıran entegre ortamlar sunuyor. Birini öğrenmek de değerli olabilir; örneğin AWS SageMaker ile Jupyter defteri üzerinde eğitip tek komutla modeli bir endpoint olarak açabilirsiniz.

Özetle, MLOps bir kültür ve pratikler bütünü. Bunu öğrenmek için belki bir sertifika programına veya iş tecrübesine ihtiyaç var, ancak siz temel kavramları ve yaygın araçları kendi projelerinize uygulayarak da çok şey öğrenebilirsiniz. MLOps konusunda “Google Cloud – MLOps Fundamentals” veya Coursera’daki “MLOps Specialization (Andrew Ng)” gibi kaynaklar yapılandırılmış bir öğrenme sunabilir.

MLOps’u öğrenmeniz, makine öğrenimi projelerinin sadece bir araştırma deneyi olarak kalmayıp, gerçek değer üreten ürünlere dönüşmesi için gereken yetkinliği kazanmanızı sağlar. Bu da sizi bir şirket için daha “tam donanımlı” bir veri profesyoneli yapar çünkü modeli geliştirmenin yanı sıra onu yaşatmayı ve değer üretmeye devam etmesini sağlamayı da biliyor olursunuz. MLOps uygulamalarının doğru kullanımı, modellerin üretime alınma süresini kısaltır ve hataları büyük ölçüde azaltır.

4.4 Bulut Becerileri ve API Entegrasyonları (İsteğe Bağlı)

Bu alt başlık, programa dahil edilmesi zorunlu olmamakla birlikte, modern veri projelerinde sıkça geçen bazı konseptleri içeriyor. Zamanınız ve ilginiz varsa, aşağıdaki konulara da göz atmanız bütüncül bir yetkinlik seti elde etmenizi sağlar:

  • Bulut Hizmetleri (AWS, Azure, GCP): Veri depolama, işleme ve model dağıtımı genellikle bulut üzerinde gerçekleşiyor. Özellikle AWS tarafında S3 (depolama), EC2 (sunucu), Lambda (sunucusuz işlem), SageMaker (uçtan uca ML hizmeti); GCP’de BigQuery (veri ambarı), Dataflow, AI Platform; Azure’da Azure ML, Synapse Analytics gibi servislerin adını bilin. Öğrenmek için en azından bir bulut sağlayıcının ücretsiz katmanıyla oynamak faydalı olabilir.
  • API Tüketimi: Veri analizi yaparken veya modelinizi zenginleştirirken dış API’lardan veri çekmeniz gerekebilir (ör. Twitter API, Google Analytics API). RESTful API’lara istek atıp JSON verisini işleme pratiği yapın. Python’da requests modülü işinizi görür.
  • Web Uygulama Geliştirme (Temel): Analizlerinizi veya modellerinizi bir kullanıcı arayüzüyle sunmak gerekebilir. Çok detaylı web programlama bilmeseniz de Streamlit gibi araçlarla hızlı arayüz geliştirmeyi öğrenin. Streamlit ile Python kodunuzdan direkt etkileşimli dashboard’lar veya form tabanlı küçük web uygulamaları yapabilirsiniz.
  • Veri Mühendisliği Temelleri: Büyük veri kısmında biraz bahsettik, veri boru hatları oluşturma (ETL/ELT), düzenli aralıklarla çalışan iş akışları hazırlama (Airflow gibi) konularına aşina olmanız, veri bilimi projelerinde daha etkin çalışmanızı sağlar. Örneğin bir makine öğrenimi modelinin her hafta yeni verilerle yeniden eğitilmesi gerekiyorsa, bunu bir veri mühendisliği işi olarak tasarlayıp otomatikleştirmelisiniz.

Yine bu alanlar için çevrimiçi bol kaynak mevcut. Özellikle bulut servisleri için resmi dökümantasyon ve rehberler, Streamlit için kendi tutorial’ları iyi başlangıç noktaları.

Bu ek beceriler, sizi T şeklinde bir yetenek profiline kavuşturur: Yani veri bilimi ve analitiğinde derinlemesine uzmanlığınız olurken, yazılım geliştirme, bulut, veri mühendisliği gibi komşu alanlarda da genel bir anlayış ve bazı pratik deneyimler kazanmış olursunuz. İş dünyasında problemler çoğunlukla disiplinler arası kesişimlerde ortaya çıkar, bu yüzden bu geniş vizyonlu yaklaşım sizin problemlere daha yaratıcı ve bütüncül çözümler getirmenizi sağlayacaktır.

5. İş Zekâsı ve İş Becerileri (Analiz & Geliştirme)

Teknik becerileriniz ne kadar güçlü olursa olsun, iş dünyasında değer yaratmak için bunları doğru iş bilgisi ve yaklaşımlarla birleştirmeniz gerekir. Bu bölümde, veri bilimi becerilerinizi iş stratejisi, finansal analiz, iş geliştirme gibi yönlerle nasıl birleştireceğinize odaklanacağız. Özellikle listede belirtilen İş Analizi, İş Geliştirme, Raporlama, Bütçe, IFRS, CRM gibi konular, sizi “veri odaklı iş profesyoneli” yapacak unsurlardır. Bu konuları öğrenmek, veriden anlamlı içgörü üretip bunu iş kararlarına dönüştürme becerinizi keskinleştirecektir.

5.1 İş Zekâsı (Business Intelligence) ve Veri Görselleştirme

Daha önce teknik araçlar kısmında Power BI ve veri görselleştirme hakkında konuşmuştuk. Burada konseptüel olarak iş zekâsı kavramını ve veri görselleştirmenin karar alma süreçlerindeki yerini vurgulayalım. Business Intelligence (BI), verileri toplayıp analiz ederek işletmelerin stratejik kararlar almasına destek olan süreçlerin bütünüdür. BI araçları da bu süreci kolaylaştıran yazılımlardır. İş zekâsının amacı, veriyi anlaşılır ve eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmektir. Bu içgörüler, yöneticilerin veya ekiplerin veriye dayalı kararlar almasını sağlar ve rekabet avantajı yaratır.

BI ve veri görselleştirme konusunda geliştireceğiniz yetenekler:

  • KPI Belirleme: Key Performance Indicator (Anahtar Performans Göstergesi) nedir, nasıl tanımlanır öğrenin. Farklı departmanlar için farklı KPI’lar olabilir (satış için aylık ciro, müşteri hizmetleri için çağrı memnuniyeti skoru gibi). Bu KPI’ları ölçmek ve izlemek BI çalışmalarının merkezindedir.
  • Dashboard Tasarımı: İyi bir gösterge paneli, karar vericiye ihtiyacı olan bilgiyi hızlı ve net bir şekilde sunmalıdır. Bu nedenle grafik tasarım ilkeleri, renk kullanımı, görsel hiyerarşi gibi konular burada önemli. Bir dashboard’da genelde sayılar (KPI kartları), grafikler ve filtreler bir arada kullanılır.
  • Veri Entegrasyonu: BI, genelde birden çok kaynaktan veriyi bir araya getirir. Bu nedenle verinin tek doğruluk kaynağı (single source of truth) oluşturmak için veri ambarları veya veri martları kavramlarını öğrenin. Örneğin şirketin farklı sistemlerinden alınan veriler bir veri ambarında birleşir ve BI aracı oradan beslenir.
  • Self-Service BI: Şirketlerde her zaman analistler her soruya yetişemeyebilir; bu yüzden BI araçlarıyla son kullanıcıların da kendi raporlarını oluşturması hedeflenir. Bu kültürü anlamak, veriyi demokratikleştirme açısından değerlidir. Siz de belki ileride bir veri portalı kurup ekiplerin kullanmasına sunacaksınız.
  • Öyküleştirme (Data Storytelling): Verileri sadece grafik olarak göstermek yetmez, bazen yönetim için bir hikaye anlatmanız gerekir. Bu, genelde sunum becerileri ile birleşir. Hazırladığınız raporu üst yönetime sunarken, içindeki kritik noktaları vurgulayarak ve karşı tarafın anlayacağı dile çevirerek aktarmalısınız. Bu beceri, teknik olmayan karar vericilerle köprü kurmanızı sağlar.

İş zekâsı alanında ilerlemek için sadece aracı bilmek değil, işin bağlamını anlamak da önemlidir. Örneğin perakende sektöründe BI yapıyorsanız, sezonluk trendler, stok devir hızı gibi kavramları; finans sektöründe çalışıyorsanız, kâr/zarar tablosu, risk göstergeleri gibi kavramları bilmelisiniz. Bu nedenle kendinizi belirli bir sektöre yönelik geliştirmek istiyorsanız o sektörün işleyişini de öğrenmeye çalışın.

Bu aşamada MBA özetleri veya iş stratejisi kitapları okumak ufkunuzu genişletebilir. Veri odaklı bir iş zekâsı uzmanı olarak, sayılar ile iş hedeflerini birleştirebilmelisiniz. Örneğin BI çalışması sonucunda “X ürününün satışları düşüyor” diyorsanız, iş bağlamında belki bunun nedeni tedarik sorunları olabilir veya rakip ürünü pazara sürmüştür – iş analitiği uzmanı olarak veriden gördüğünüz değişimi iş bilgisiylə yorumlamak katma değerinizi artırır.

Kaynak olarak, DataCamp ve Coursera’da “Business Analytics” başlıklı dersler genelde bu yönde örnekler içerir. Ayrıca IBM’in veri analisti yol haritası gibi sertifika programları da iş odaklı örnekleriyle faydalı olabilir. Türkçe kaynak olarak, Boğaziçi Üniversitesi’nin veya Koç Üniversitesi’nin online platformlarında iş analitiği dersleri mevcutsa onları da takip edebilirsiniz.

Özetle, iş zekâsı ve veri görselleştirme alanında hedefiniz, teknik bulguları iş diline çevirmek, stratejik kararlar için doğru bilgi akışını sağlamaktır. Bunu yaparken de anlaşılır ve etkili görsellerle desteklemek, modern yöneticilerin veriyi içselleştirmesini kolaylaştırır. İş zekâsı araçlarının da yardımıyla, organizasyonda verinin tek bir gerçek kaynağı olmasını ve herkesin ortak sayılara güvenmesini sağlamış olursunuz.

5.2 Finansal Raporlama, Bütçeleme ve IFRS Bilgisi

Veri analizi becerilerinizi şirketlerin finansal verileri üzerinde kullanmak istiyorsanız, finans ve muhasebe diline de hakim olmalısınız. Özellikle IFRS (International Financial Reporting Standards) gibi finansal raporlama standartları, şirketlerin mali tablolarını okuyup analiz etmenizi kolaylaştıracak bilgiler içerir. IFRS, global düzlemde tüm şirketlerin benzer biçimde raporlama yapmasını sağlar ki bu da şeffaflık ve karşılaştırılabilirlik demektir.

Öncelikle, bir işletmenin temel finansal tablolarını öğrenin:

  • Gelir Tablosu (Income Statement): Şirketin belli bir dönemdeki gelir ve giderlerini gösterir, en altta net kâr veya zarar bulunur.
  • Bilanço (Balance Sheet): Belirli bir andaki varlıklarını, borçlarını ve özkaynaklarını gösterir. Aktifler = Pasifler + Özkaynaklar şeklinde denklik içerir.
  • Nakit Akış Tablosu (Cash Flow Statement): İşletmenin nakit giriş çıkışlarını işletme faaliyetleri, yatırım faaliyetleri ve finansman faaliyetleri bazında gösterir.
  • Özkaynak Değişim Tablosu: Özkaynak kalemlerinin dönem içindeki değişimini gösterir (kar dağıtımı, sermaye artışı vb.).

IFRS standartları bu tabloların nasıl hazırlanacağını, hangi kalemin nereye yazılacağını belirler. Sizin IFRS öğrenmeniz demek, bu tabloları okumayı öğrenmeniz demek aslında. Örneğin IFRS’e göre hangi harcama varlık olarak aktifleştirilebilir, hangisi gider yazılır – bunlar kârlılık analizlerinde önemlidir. IFRS 15 (gelirlerin tanınması) veya IFRS 16 (kira işlemlerinin muhasebeleştirilmesi) gibi spesifik konular bile şirket verilerini analiz ederken karşınıza çıkabilir.

Bütçe konusunda ise, şirketlerin geleceğe yönelik finansal planlarını anlamalısınız. Bütçeleme, genelde yıl başlamadan önce yapılan ve gelecek yılın gelir/gider projeksiyonlarını içeren bir çalışmadır. Veri analisti olarak burada rolünüz:

  • Geçmiş veriye bakarak geleceğe ilişkin tahminler yapmak (bu makine öğrenimi ile de desteklenebilir, örneğin satış tahmin modeliniz bütçeye girdi olabilir).
  • Bütçe ile gerçekleşen verileri kıyaslamak (Bütçe – Actual analizi). Bu da bir BI uygulaması olabilir, yöneticilere her ay “planladık vs gerçekleşti, sapma nedir ve nedeni nedir?” diye rapor sunulabilir.
  • Senaryo Analizi: Bütçede çeşitli varsayımlar vardır (döviz kuru, faiz, büyüme oranı vs.). Bunlar değişirse ne olur diye hassasiyet analizleri yapılır. Örneğin döviz kuru %10 daha yüksek olsa kâr marjı ne olur gibi. Bu tip analizleri Excel’de de yapabilirsiniz, Python’da simülasyonla da.

IFRS ve finansal analiz konusunda kendinizi geliştirmek için, Finansal Muhasebe ve Mali Tablolar Analizi alanlarında kaynaklar edinin. Örneğin:

  • Türkçe olarak Finansal Tablolar Analizi (Orhan Sevilengül) veya Mali Tabloların Yorumlanması gibi kitaplar.
  • İngilizce olarak Investopedia’daki IFRS rehberleri veya ACCA (Muhasebeciler birliği) makaleleri.
  • Coursera’da veya EdX’te üniversitelerin finansal muhasebe kursları (Örneğin University of Illinois’in Coursera’daki kursu oldukça iyiydi).

Ayrıca, gerçek şirketlerin raporlarını okumak çok öğreticidir. BIST’teki veya NYSE’deki halka açık şirketlerin yıllık raporlarını indirip finansal tablolarına göz gezdirebilirsiniz. IFRS raporları genelde denetimden geçmiş yüksek kaliteli bilgi içerir. Örneğin bilançosunda en büyük varlık kalemleri neler, borç/özkaynak oranı nasıl, gelir tablosunda brüt kâr marjı ne kadar – bunları yorumlamaya çalışın.

Veri analizi ile finans bilgisini birleştirdiğinizde FP&A (Financial Planning & Analysis) gibi roller için de uygun hale gelirsiniz. Bu roller bütçe planlama, sapma analizi, yönetim raporlaması gibi işler yapar ve veri becerileriyle finans bilgisini bir arada kullanır. IFRS bilgisinin katkısı, tüm bu analizleri doğru kural setine göre yapmanızı sağlar – örneğin bir şirketin EBITDA kârını hesaplarken IFRS’e göre hangi giderlerin dahil edilmediğini biliyor olmak gerekir.

Kısacası, finansal raporlama ve IFRS öğrenmek veri bilimi kökenli birine ilk başta uzak görünse de, iş analitiği perspektifinden sizi bir seviye yukarı taşıyacaktır. Böylece veriye sadece “satırlar ve sütunlar” olarak değil, “şirketin sağlığını temsil eden rakamlar bütünü” olarak bakabileceksiniz. IFRS ile standartlaşmış raporlar, küresel finans piyasalarında güven ve şeffaflık sağladığı için siz de analizlerinizi bu güvenilir verilere dayanarak yapabilecek, farklı şirketleri/operasyonları tutarlı şekilde karşılaştırabileceksiniz.

5.3 İş Analizi (Business Analysis) ve Süreç Yönetimi

İş Analizi, bir organizasyonun iş ihtiyaçlarını anlamak ve bunlara uygun çözümler geliştirmek üzerine odaklanan bir disiplindir. Bir iş analisti, şirketin halihazırdaki süreçlerini ve sistemlerini inceler, problemleri veya iyileştirme alanlarını tespit eder ve değişim için gereksinimleri tanımlar. Sizin teknik bilgi birikiminizle iş analizi becerisini bir araya getirebilmeniz, veri odaklı projelerde doğru soruları soran ve doğru çözümleri öneren kişi olmanızı sağlayacaktır.

İş analistinin sorumlulukları tipik olarak şunları içerir:

  • Mevcut Durumu Analiz Etme: Şirketin mevcut iş süreçleri nasıl işliyor? Hangi veriler kullanılıyor? Hangi sıkıntılar yaşanıyor? Örneğin bir satış siparişi süreci ele alındığında, müşteri siparişi nasıl alınıyor, hangi sistemlere giriliyor, faturası kesilirken neler oluyor gibi adımları uçtan uca anlamak.
  • İhtiyaçların Belirlenmesi (Requirements Gathering): İlgili paydaşlarla görüşerek ihtiyaçları ortaya çıkarma. Bu noktada mülakatlar, anketler, çalıştaylar (workshop), gözlem gibi teknikler kullanılır. Amaç, “neyi çözmeye çalışıyoruz?” sorusunun cevabını netleştirmektir.
  • Dokümantasyon: İş analisti, gereksinimleri ve süreçleri dokümante eder. Bu kapsamda iş gereksinimi dokümanı (BRD), fonksiyonel gereksinim dokümanı (FRD), kullanım senaryoları gibi çıktılar hazırlar. Bu dokümanlar, yazılım ekipleri veya proje ekipleri için yol gösterici olur.
  • Çözüm Önerileri ve Değerlendirme: Tespit edilen ihtiyaçlara yönelik olası çözümleri araştırır ve değerlendirir. Örneğin mevcut bir yazılımı iyileştirmek mi lazım, yeni bir yazılım mı almak lazım, yoksa süreç eğitimiyle çözülebilir mi? Fayda-maliyet analizi yaparak en uygun çözümü önermeye çalışır.
  • Süreç İyileştirme: Gördüğü verimsizlikleri giderici öneriler geliştirir (Lean/Six Sigma prensipleri bazen devreye girebilir). Süreç haritaları çizer (işte Visio burada kullanılır), AS-IS (şu anki durum) ve TO-BE (hedeflenen durum) diyagramlarını oluşturur.
  • İletişim ve Paydaş Yönetimi: İş analisti çok sayıda departmanla iletişimde olur – yazılımcılar, kullanıcılar, yöneticiler vb. Bu nedenle onların hepsiyle etkili iletişim kurmak, beklentileri yönetmek, herkesin aynı sayfada olmasını sağlamak önemli becerilerdendir.

Sizin perspektifinizden, bir veri projesinde iş analizi ne demek olabilir? Örneğin bir şirket size “müşteri kayıp oranımızı (churn) azaltmak istiyoruz, bir model yapalım” diye gelebilir. Burada iş analisti gibi davranıp önce anlamanız lazım: Müşteri kaybı nerede, hangi aşamada, neden oluyor? Belki sorun teknik bir sebeptense ürün kaynaklıdır ya da müşteri hizmetleri zayıftır. İş analizi bakışıyla sorunu tam tanımlamak, sonra veri ile bunu doğrulamak ve en son çözüm üretmek en sağlıklı yaklaşımdır.

Bu nedenle, veri bilimi projelerinde de problem tanımı ve gereksinimlerin belirlenmesi aşamasında iş analitiği pratiği çok değerlidir. Aksi takdirde yanlış problemi çözmeye kalkışabilirsiniz.

İş analizi konusunda daha da ustalaşmak isterseniz, IIBA (International Institute of Business Analysis) tarafından yayımlanan BABOK (Business Analysis Body of Knowledge) rehberine göz atabilirsiniz. BABOK, iş analizi disiplininin tüm bilgi alanlarını ve tekniklerini tanımlar. İçindeki temel bilgi alanları: İş analizi planlaması, gereksinim yönetimi, strateji analizi, gereksinim analizi ve tasarım tanımı, çözüm değerlendirme vb. Bu gibi bir rehberi okumak size kavramsal bir çerçeve sağlayabilir.

Ayrıca pratikte, Agile Scrum metodolojisi ile iş analistlerinin nasıl çalıştığını öğrenin. Birçok şirkette iş analisti “ürün sahibi” veya “iş birimi temsilcisi” gibi rollerde scrum takımının bir parçasıdır. User story yazma, product backlog yönetimi gibi kavramlara aşina olun.

Türkçe kaynak olarak, PERYÖN veya BA-Works gibi kuruluşların iş analizi üzerine blogları, yayınları bulunuyor. Katılabilirseniz iş analizi ile ilgili meetup veya etkinlikler de bakış açınızı genişletir.

Son olarak, iletişim becerileri ve problem çözme yaklaşımı iş analistlerinde çok kritiktir. Sahip olduğunuz teknik veriyi, teknik olmayan insanlara sadeçe anlatabilmek veya onların ihtiyaçlarını teknik ekiplere tercüme edebilmek size hem takım içinde hem de müşteri karşısında değer katacaktır. İş analizi odaklı düşünmek, her zaman “Bu iş değeri sağlar mı? Hangi faydayı getirir?” sorularını sormanızı gerektirir. Bu sorular, yaptığınız veri projelerinin boşa gitmemesi ve gerçekten şirketi ileriye taşıması için yol gösterici olacaktır.

5.4 İş Geliştirme (Business Development) ve Strateji

İş Geliştirme, bir şirketin büyümesi ve yeni fırsatlara ulaşması için stratejiler geliştirme sürecidir. Sizin gibi veri konusunda yetkin birinin iş geliştirme bakış açısı kazanması, analitik verilerle iş stratejilerini harmanlamayı mümkün kılacaktır. İş geliştirme; yeni pazarların araştırılması, potansiyel iş ortaklıkları kurulması, şirketin ürün/hizmet tekliflerinin genişletilmesi gibi faaliyetleri kapsar.

İş geliştirme alanında çalışırken şu konular ön plana çıkar:

  • Pazar Araştırması: Yeni bir ürün veya mevcut ürün için yeni bir pazar arayışı. Bu, veri analiziyle yapılabilir; örneğin demografik veriler, trend analizleri, rekabet analizleriyle desteklenir. Bir veri uzmanı olarak pazar verilerini bulup yorumlamak sizin kolaylıkla yapabileceğiniz bir şey olacak.
  • Stratejik Planlama: Şirketin 3-5 yıllık planlarını oluşturma, hedefler koyma. OKR (Objectives and Key Results) gibi çerçeveler bu süreçte kullanılır. Veri odaklı yaklaşım burada hedeflerin ölçülebilir olmasını sağlar. Örneğin “pazar payını %X artırmak” gibi ölçülü hedefler.
  • Yeni İş Fırsatları: Bu, yeni ürün geliştirme olabilir, var olan ürünü yeni bir kitleye konumlandırma olabilir, hatta şirket satın alma (M&A) fırsatlarının değerlendirilmesi olabilir. Örneğin veri analizine dayanarak bir segmentte büyüme doyuma ulaşmışsa, bitişik alanlara genişleme kararı verilebilir.
  • Ortaklıklar ve Müşteri İlişkileri: İş geliştirme, B2B ortamda yeni ortaklık anlaşmaları, distribütörler, tedarik zinciri iyileştirmeleri gibi konuları da kapsar. CRM verilerini analiz ederek şirketin en iyi müşterileri kimler, çapraz satış fırsatları var mı gibi içgörüler, iş geliştirme stratejilerini besleyebilir.
  • Gelir Modelleri: Farklı gelir akışları oluşturmak. Örneğin bir SaaS şirketi yalnızca abonelik satıyorsa, belki danışmanlık hizmeti de ekleyerek gelir çeşitlendirme yapabilir. Bu tip kararlar veriye dayalı yapılırsa (müşteri başı ortalama gelir, yaşam boyu değer vs. hesaplanarak) daha sağlam olur.

İş geliştirme konusunda kendinizi geliştirmek için, iş stratejisi klasiklerini okuyabilirsiniz: Örneğin “Blue Ocean Strategy” (Mavi Okyanus Stratejisi) yeni pazar yaratma üzerine, “The Innovator’s Dilemma” yenilik ve dönüşüm üzerine önemli kitaplardır. Ayrıca Harvard Business Review makaleleri, McKinsey, BCG gibi danışmanlık firmalarının raporları size güncel iş trendleri ve stratejileri hakkında fikir verecektir.

Veri tarafında ise, pazar büyüklüğü tahmini, adreslenebilir pazar hesaplama (TAM/SAM/SOM) gibi analitik yöntemleri öğrenin. Örneğin bir girişim için total addressable market (toplam adreslenebilir pazar) nasıl hesaplanır, bu tip bir analiz yapmayı deneyebilirsiniz.

Ayrıca SWOT Analizi (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) gibi çerçeveler, Porter’ın 5 Gücü gibi modeller, iş geliştirme ve strateji sohbetlerinin temelini oluşturur. Bu modelleri öğrenip, kendi çalıştığınız şirket veya hayali bir şirket için uygulayın.

Dijital İş Geliştirme tarafında da CRM verileri, web analitik verileri (Google Analytics vs.), sosyal medya trend analizleri vs. çok işinize yarayacak. Örneğin bir iş geliştirme senaryosunda “X ürün grubu gençlerde tutuluyor, TikTok’ta trend oluyor, biz bu kanala yatırım yapalım” diyebilmek için veriyle konuşmak gerekir. Siz de edindiğiniz NLP/NLU becerileriyle sosyal medya analizleri dahi yapabilirsiniz.

Özetle, iş geliştirme sizin öğrendiğiniz her şeyi biraz kullanabileceğiniz bir alan. Veri analiziyle pazarı anlamak, makine öğrenimiyle müşteri segmentlerini belirlemek, istatistik ile trend öngörüleri yapmak, BI ile performans takip etmek… tüm bu becereler iş geliştirme stratejilerinin başarısını katlayabilir. İş geliştirme, bir şirketi daha başarılı kılmak için geleceğe dönük fırsatları planlama sürecidir ve veri odaklı yaklaşımla desteklendiğinde çok daha somut ve sağlam adımlar atılmasını sağlar.

5.5 CRM ve Müşteri Analizi

CRM (Customer Relationship Management), müşteri ilişkilerinin yönetimi anlamına gelir ve hem bir felsefe hem de bu felsefeyi destekleyen yazılımları ifade eder. CRM sistemleri (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics gibi) müşterilerle temasların kaydını tutar, satış fırsatlarını, pazarlama kampanyalarını, müşteri hizmetleri taleplerini takip eder. Bu sistemlerde biriken veriler, bir şirket için belki de en değerli veri varlıklarından biridir – zira direkt müşteriyi, yani gelirin kaynağını anlatır.

Sizin CRM konusunda geliştirebileceğiniz beceriler:

  • CRM Yazılım Bilgisi: Belirli bir CRM yazılımını derinlemesine öğrenmek isteyebilirsiniz (özellikle kariyer hedefinize bağlı). Örneğin Salesforce kullanımı çok yaygın ve Trailhead gibi platformlarla ücretsiz öğrenme imkanı sunuyor. Ancak amaç tüm ekosisteme hakim olmak değil, genel kavramları anlamak.
  • Müşteri Yaşam Döngüsü: Bir müşterinin olası müşteriden (lead) başlayıp, satışa dönüşüp, elde tutulup belki tekrar kaybedilmesine kadarki döngüsünü öğrenin. Bu aşamalar: Lead -> Prospect -> Customer -> Loyal Customer -> Churn şeklinde olabilir. Her aşamada farklı metrikler var: lead conversion rate, retention rate, churn rate gibi.
  • Müşteri Segmentasyonu: CRM verisini kullanarak müşterileri gruplandırmak (coğrafi, demografik, davranışsal segmentler). Bu segmentlere göre farklı pazarlama veya ürün stratejileri uygulamak. Örneğin veri analizi ile “yüksek değerli müşteriler” segmentini belirleyip, iş geliştirme onlara özel kampanya yapabilir.
  • CLV (Customer Lifetime Value): Bir müşterinin yaşam boyu şirkete kazandıracağı değeri hesaplama. Bu, elde tutma süresi, ortalama alışveriş tutarı, alışveriş sıklığı gibi parametrelerle modellenir. Makine öğrenmesi burada öngörü yapabilir (özel bir regresyon modeli CLV tahmini verebilir mesela).
  • Müşteri Kayıp (Churn) Analizi: Hangi müşterilerin kayıp riski yüksek? Bu klasik bir makine öğrenimi problemidir (sınıflandırma). Bunu yapabilmek için önce geçmişte kaybedilen müşterilerin özelliklerini analiz edip bir model kurmak gerek. Sonra bu model mevcut müşterilerden hangilerinin benzer özellikte olduğunu öngörür. Şirket, bu riskli görülen müşterileri elde tutmak için özel çaba harcar.
  • Pazarlama Analitiği: CRM verisi genelde pazarlama ve satış aktiviteleriyle ilintili olduğundan, kampanya analizleri (hangi kampanya dönüşüm getirdi), kanalların performansı (email vs SMS vs arama hangisi etkili) gibi konuları analiz edebilirsiniz. A/B testlerinin pazarlama kampanyalarındaki uygulamalarına da bakın (örneğin e-posta konu başlığı A/B testi).
  • Memnuniyet ve Sadakat: Müşteri memnuniyet anket skorları (CSAT), Net Tavsiye Skoru (NPS) gibi metrikler de CRM’de yer alabilir. Bunları takip etmek ve iyileştirme için veri analizleri yapmak gerekebilir (memnuniyeti ne düşürüyor, hangi segment daha düşük vs.).

Rakamlarla konuşursak, bir istatistik paylaşalım: Araştırmalara göre şirketlerin %92’si CRM yazılımlarının gelir hedeflerine ulaşmada kritik rol oynadığını belirtmiş. Bu, CRM’in adeta satış-pazarlama-müşteri hizmetleri verisini birbirine bağlayan bir tutkal işlevi gördüğünü gösteriyor. Sizin gibi veri odaklı biri için, bu “tutkal”ın verilerini çekip analiz etmek, şirketin müşterileri hakkında bilinçli kararlar almasını sağlayacaktır.

CRM analitiği konusunda kendinizi eğitmek için:

  • Kendi uydurma CRM datasetinizi oluşturup analiz yapabilirsiniz. Örneğin Excel’de 1000 satırlık bir müşteri tablosu yaratın, içinde yaş, bölge, son alışveriş tarihi gibi kolonlar olsun ve bunlar üzerinden churn tahmin modeli kurmaya çalışın.
  • Veya Kaggle’da Customer Churn veri setlerini arayabilirsiniz (telekom müşterilerinin kaybı dataseti meşhurdur).
  • PyCaret gibi AutoML araçları ile hızlıca churn modeli prototipleri deneyebilirsiniz (zaman kazanmak adına).
  • Kitap olarak “Marketing Analytics” veya “Data Science for Marketing Analytics” gibi kaynaklar CRM verisiyle yapılabilecek analiz örnekleri sunar.

Ayrıca, müşteri analitiğinde etik ve gizlilik boyutunu unutmayın. GDPR gibi veri koruma düzenlemeleri, müşteri verisini kullanırken dikkatli olmayı gerektirir (özellikle Avrupa için). Veri analisti olarak bu çerçeveleri de en azından genel hatlarıyla bilmek iyi olur (hangi veriler hassastır, nasıl anonimleştirme yapılır vs.).

Sonuç olarak, CRM ve müşteri analizi becerileri sizi veri bilimi ile pazarlama/satışın kesişiminde uzman yapar. Pek çok şirkette bu tür rollere (Customer Analytics Specialist, Marketing Data Scientist vs.) ciddi ihtiyaç var. Ayrıca kendi girişiminizi yapacak olsanız bile, müşteri edinme ve tutma metriklerini veri ile yönetebilmek başarının kilit anahtarlarından biridir.

6. Öğrenme Sırası ve Kaynak Önerileri

Yukarıda kapsamlı şekilde ele aldığımız konuları nasıl bir sırayla öğreneceğiniz ve her aşamada hangi kaynaklardan faydalanabileceğiniz konusunda son bir özet yapalım. Unutmayın, 1-3 ay gibi bir süre zarfında her şeyi mükemmel şekilde öğrenmek zor; ancak bu süre içinde çok sağlam bir temel atabilir ve bildiğiniz konuları pekiştirip bilmediklerinize giriş yapabilirsiniz. Ayrıca bazı konular (özellikle iş alanı becerileri gibi) öğrenmekten çok deneyimle pekişir, bu yüzden burada edineceğiniz bilgileri iş hayatında proje aldıkça derinleştireceksiniz.

Öğrenme Aşamaları (Haftalık Plan) – Toplam 12 hafta (3 ay) üzerinden bir plan örneği:

  1. Hafta 1-2: Programlama Temelleri ve Veri Analizi Araçları
    Python diline odaklanın (sözdizimi, veri yapıları, fonksiyonlar). Ardından Pandas ile veri okuma, temizleme, basit görselleştirme yapın. Paralelde temel SQL sorgularını öğrenin (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY gibi). Bu haftalarda küçük alıştırmalar ve mini projeler yapın – örneğin bir CSV dosyasını Python ile okuyup temizleyerek sonuçları Excel’e yazdırmak gibi.
    Kaynaklar: “Automate the Boring Stuff with Python” kitabı; Kaggle Learn “Python” ve “Pandas” bölümleri; W3Schools SQL Tutorial. Ayrıca Codeacademy gibi interaktif platformlar da iş görebilir.
  2. Hafta 3: Excel ve Power BI ile Raporlama
    Excel’de ileri seviye özellikleri (pivot, formüller) pratik yapın. Kendi iş/öğrenci hayatınızdan verilerle (mesela bütçe kayıtlarınız) pivot tablolar oluşturun. Sonra Power BI Desktop’ı indirip aynı veriyi orada modelleyin ve görselleştirin. Power BI’da 1-2 basit dashboard yapmaya çalışın (örneğin satış verisi veya web site trafiği gibi bir örnekle).
    Kaynaklar: “Excel ile Veri Analizi” (Youtube’da Türkçe dersler bolca var); Microsoft Learn – Power BI giriş modülleri; “Storytelling with Data” (kitap) görselleştirme ilkeleri için.
  3. Hafta 4: İstatistik Temelleri
    Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiği gözden geçirin. Örnek küçük hesaplamalar yapın (bir veri setinin ortalaması, standart sapması vs. kodla veya Excel’le hesaplama; bir hipotez testi uygulama). A/B test konseptini iyice anlayın, kafanızdan bir senaryo kurgulayıp p-değeri hesaplamayı deneyin (scipy kütüphanesi ile ttest_ind yapabilirsiniz mesela). Eğer vaktiniz kalırsa ekonometrik kavramlara göz atmaya başlayın (regresyon temel formülü).
    Kaynaklar: Khan Academy – Probability & Statistics; Coursera – “Statistics for Data Science” kursları; OpenIntro Statistics (ücretsiz kitap). Ayrıca “Practical Statistics for Data Scientists” kitabı da uygulamalı yaklaşır.
  4. Hafta 5-6: Makine Öğrenmesine Giriş
    Scikit-Learn ile ilk makine öğrenimi modellerinizi oluşturun. Örneğin Hafta 5’te basit bir linear regression modeli kodlayın (belki sklearn.datasets.load_boston ile Boston konut verisinde fiyat tahmini). Modelin hatalarını (RMSE) hesaplayın, yorumlayın. Sonra bir lojistik regresyon ile iris veri setini sınıflandırın. Hafta 6’da karar ağacı ve random forest gibi algoritmaları deneyin. Her birinin çıktısını, önem derecelerini (feature importance) inceleyin. Model değerlendirme metriklerini (accuracy, precision, recall) hesaplayın. Bir de bu hafta ilk Kaggle girişiminizi yapın: “Titanic: Machine Learning from Disaster” yarışması yeni başlayanlar için klasik bir alıştırmadır – veri hazırlama, modelleme ve submission yapmayı öğretir.
    Kaynaklar: Coursera – Andrew Ng Machine Learning (teorik iyi bir temel); Datacamp – “Supervised Learning with scikit-learn”; Kaggle Titanic Competition Tutorial (adım adım çözümler var forumda).
  5. Hafta 7: Derin Öğrenmeye Giriş
    Keras veya PyTorch seçerek basit bir yapay sinir ağı modeli kurun. Örneğin Keras’la MNIST el yazısı tanıma örneği yapmak idealdir (zaten bolca tutorial var). Bu hafta amacınız bir dense neural network ve bir convolutional neural network’ün temelini görmek. CNN ile MNIST’te ~%99 doğruluk alınca motivasyon gelecektir. Eğer zaman kalırsa RNN/Transformer gibi NLP modellerine de ufak bir bakış atabilirsiniz (örneğin HuggingFace pipeline ile basit bir metin sınıflandırma). Fakat bunlar ileri seviye olduğu için zaman yetişmezse dert değil, temel ağı anlamak yeterli.
    Kaynaklar: Coursera – Deep Learning Specialization (Andrew Ng, Keras ağırlıklı); Keras resmi tutorial’ları (Fashion MNIST örneği vb.); PyTorch 60-Minute Blitz (resmi hızlı başlangıç rehberi). Ayrıca Fast.ai’nin ücretsiz kursu da pratik odaklıdır ve çok tavsiye edilir.
  6. Hafta 8: NLP ve LLM Temelleri
    Bu haftayı doğal dil işlemenin temel ön işlemlerine ve büyük dil modellerinin kullanımına ayırın. Örneğin NLTK ile bir metin kümesinde en sık kelimeleri bulun, basit bir duygu analizi sözlük yöntemiyle yapın. Ardından Hugging Face Transformers’ı deneyin: pipeline('sentiment-analysis') ile bir iki cümleyi pozitif/negatif analiz edin. Eğer API erişiminiz varsa OpenAI’ın GPT-3 API’sini deneyebilirsiniz (küçük bir prompt yazıp cevap alarak). Yine bu hafta bir chatbot iskeleti kurmak ilginç olabilir – belki basit kural bazlı, belki bir dil modeli entegre, zamanınıza bağlı.
    Kaynaklar: “Natural Language Processing with Python” (NLTK Kitabı); Coursera – “Natural Language Processing Specialization” (deeplearning.ai); HuggingFace kursu (transformer modelleri için müthiş bir bedava kaynak). OpenAI Playground ortamını da kullanabilirsiniz LLM denemeleri için (kod yazmadan prompt denemek için).
  7. Hafta 9: Büyük Veri ve PySpark
    Apache Spark hakkında okuyarak başlayın: Mimarisi nedir, hangi sorunları çözer. Ardından bir PySpark kurulumu yapıp (lokalde veya Colab’da) küçük bir veriyle oynayın. Örneğin 1 milyon satır yapay veri oluşturup Spark ile işleyin (bu boyutu Pandas da yapardı ama maksat Spark söz dizimini öğrenmek). WordCount örneği gibi basit bir klasik örnek de yapabilirsiniz (bir metin dosyasında kelime frekansı sayma). Eğer buluta erişiminiz varsa Databricks Community Edition’da notebok ortamında da çalışabilirsiniz. Bu hafta çok derine inmek gerekmez, ama büyük veri kavramlarını ve PySpark kullanmayı biliyor hale gelin.
    Kaynaklar: Datacamp – “Introduction to PySpark” kursu; Spark: The Definitive Guide (kitap, ilk bölümleri okuyun); Databricks’in ücretsiz eğitim serileri. Ayrıca GeeksforGeeks’in Spark makaleleri de pratik ipuçları için yararlı olabilir.
  8. Hafta 10: MLOps ve Model Dağıtımı
    Bu hafta öğrendiklerinizi derleyip toplama ve gerçek dünya ortamına hazırlama haftası. Küçük bir Flask API yaratın: Python’da basit bir web uygulaması yazıp bir makine öğrenimi modelinizi (örn. daha önce yaptığınız logistic regression) bu API çağrısıyla döndürün. Bunu lokalinizde deneyin. Ardından Docker’ı öğrenmeye çalışın: Flask uygulamanızı Docker container olarak paketleyin. Eğer yapabilirseniz Docker Hub’a push edip başka bir makinede çekip çalıştırmayı deneyin. Son olarak, MLflow gibi bir araçla bir deneme kaydı yapın (ister local ister cloud tabanlı). Bu haftanın sonunda bir modeli nasıl üretime alacağınız konusunda genel bir fikir edinmiş olacaksınız.
    Kaynaklar: Docker resmi dokümantasyonu (basics bölümünü yapın); “Practical MLOps” kitabı (Özellikle bölümleri seçerek okuyun); Coursera – “MLOps Specialization” (eğer zamanı biraz öne çekip daha önce bu kursu izlerseniz buraya çok katkısı olur). Ayrıca Full Stack Deep Learning adlı bir ücretsiz kurs var, MLOps konularını iyi kapsıyor.
  9. Hafta 11: İş Alanı Bilgisi Geliştirme
    Bu haftayı teknikten biraz uzaklaşıp daha çok iş ve yönetim konularına ayırın. Finansal tablolar okumayı pratik yapın: Örneğin Borsa İstanbul’dan bir şirketin mali raporunu bulun, bilançosuna ve gelir tablosuna bakın; belli başlı kalemleri yorumlamaya çalışın (satışlar geçen yıla göre artmış mı, kâr marjı ne durumda gibi). Ardından IFRS hakkında bir makale okuyun, önemli farklar neler (örneğin AR-GE harcamasının aktifleştirilmesi gibi). Bir bütçe planı örneği inceleyin (internette kamuya açık bütçe raporları olabilir) ve gerçekleşenle farklarına bakın. Bu haftada ayrıca SWOT analizi ve iş stratejisi örneklerini okuyun. Kendi çalıştığınız (veya hayali) bir şirket için SWOT analizi yapmaya çalışın.
    Kaynaklar: Investopedia – IFRS ve Financial Statements makaleleri; Harvard Business Review makaleleri (özellikle veriyle karar alma, strateji ile ilgili olanlar); Udemy veya Coursera’da “Business Analytics” kursları (iş kavramlarını açıklayan). Ayrıca Bahçeşehir Üniversitesi’nin yayınladığı bazı Türkçe finans ders videoları vardı, onlar işinize yarayabilir.
  10. Hafta 12: Entegrasyon ve Proje Uygulaması
    Son haftayı bir capstone proje gibi düşünün. Mümkünse gerçek hayata yakın bir proje yapın: Örneğin bir mağaza zincirinin satış verileri ve müşteri verileri olduğunu varsayın (bunu uydurabilir veya Kaggle’dan birleştirebilirsiniz). Bu veriyle önce bir BI dashboard hazırlayın (Power BI veya Tableau Public kullanabilirsiniz). Aynı veriyle bir makine öğrenimi modeli (mesela satış tahmini) geliştirip sonucunu görselleştirin. Sonra bu projeye dair bir sunum hazırlayın: sanki yönetime sunacak gibi, bulgularınızı ve önerilerinizi içerir olsun. Bu sunumu sesli prova edin, hatta imkan varsa bir arkadaşınıza sunun. Böylece hem teknik hem iletişim tarafını prova etmiş olursunuz.
    Kaynaklar: Önceki haftalardaki tüm öğrendikleriniz burada kaynak aslında. Ama ek olarak Kaggle’daki benzer projelerin Kernels kısmına bakabilirsiniz, ilham verebilir. Örneğin “Retail analysis BI Tableau” gibi aramalarla belki örnekler bulabilirsiniz.

Bu plan esnektir; bazı konuları daha hızlı geçebilirsiniz, bildiklerinizi atlayıp başka yere zaman ayırabilirsiniz. Örneğin zaten iyi Excel biliyorsanız, o hafta daha çok Power BI üzerinde zaman harcayın. Ya da istatistik geçmişiniz çok iyiyse direkt ML’e daha fazla zaman ayırın.

Genel Kaynak Önerileri ve İpuçları:

  • Topluluklar: Kaggle forumları, Reddit (r/datascience, r/learnmachinelearning), Stack Overflow gibi platformlarda aktif olun. Karşılaştığınız sorunları araştırın, soru sormaktan çekinmeyin.
  • Kitaplar & Bloglar: Bazı kaliteli bloglar (Towards Data Science, KDnuggets gibi) yeni trendleri ve pratik ipuçlarını takip etmek için ideal. Belirli konularda derinleşmek için kitaplar da var: “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow” (Aurélien Géron) hem ML hem DL kapsayan harika bir kitaptır mesela.
  • Proje Portföyü: Yaptığınız her mini projeyi saklayın. Github’da depo tutun, açıklamalar yazın. İleride iş görüşmelerinde bunları göstermek çok işe yarar. Hatta Medium’da yazı yazabilirsiniz – hem Türkçe hem İngilizce fark etmez, önemli olan yaptığınızı anlatabilmektir.
  • Zaman Yönetimi: 30 saat/hafta bu plan için oldukça iyi bir süre. Fakat odaklanmayı unutmayın. Pomodoro tekniği gibi yöntemlerle verimli çalışma alışkanlıkları edinin. Ayrıca aralara küçük mola ve eğlenceli öğrenme anları ekleyin (örneğin bir gün sırf Kaggle’da takılıp başkalarının çözümünü incelemek de öğretici ve dinlendiricidir).
  • Sürekli Öğrenme: Bu alanların hepsi çok dinamik. 3 ay sonunda çok şey öğrenmiş olacaksınız ama yine de öğrenme bitmeyecek. Özellikle yapay zekâ alanında her yıl yeni bir teknoloji çıkıyor (son dönemde GPT-4 gibi modeller veya yeni kütüphaneler gibi). Kendinize düzenli bir öğrenme rutini oluşturun (örneğin her gün 1 saat makale/blog okumak gibi) ki güncelliğinizi koruyun.

Sonuç

Bu öğrenme yolculuğu zorlu ama bir o kadar da tatmin edici olacaktır. Programlama, istatistik, yapay zeka gibi teknik becerileri; finans, iş stratejisi, iletişim gibi alan bilgileriyle harmanlayarak geniş bir yelpazede uzmanlaşmak, sizi hem veri bilimci hem de iş dünyasını iyi anlayan bir bir konuna getirecektir.

Yol boyunca, öğrendiklerinizi gerçek hayat problemleriyle ilişkilendirmeye çalışın. Örneğin “Bu modeli öğrendim, bizim şirkette X problemini çözmek için kullanılabilir miydi?” diye düşünmek çok faydalı. Bu şekilde pratik bağ kurmak öğrenmeyi pekiştirir.

Son olarak, konular çok geniş diye endişe etmeyin. Her konuyu birer birer ele alıp sindirdikçe resmin tamamı oluşacak. Motivasyonunuzu yüksek tutun, kendinize inanın ve planı adım adım uygulayın. 3 ayın sonunda geldiğiniz noktaya siz bile şaşıracaksınız.

Bol şans ve iyi öğrenmeler dilerim. Unutmayın ki öğrenme bir serüvendir ve bu serüvende her adım sizi hedefinize biraz daha yaklaştırır. Başarılar!

Kaynakça:

  • Veri bilimi ve programlama becerilerinin bir arada gerekliliği vurgusu: Institute of Data, Data Science vs Software Engineering makalesi institutedata.com.
  • Excel’in veri analizinde günümüzde de geçerli bir araç oluşu: SheetFlash Blog, Why Data Scientists Still Use Excel in 2025sheetflash.com.
  • Power BI’ın iş zekâsı piyasasındaki lider konumu ve kullanım kolaylığı: DataCamp, Top BI Tools 2025 yazısı datacamp.comdatacamp.com.
  • PowerApps’in düşük kodla hızlı uygulama geliştirme kabiliyeti: Microsoft Learn, Building Your First PowerApp oturumu learn.microsoft.com.
  • Visio’nun akış diyagramları ve görsel iletişim için kullanım alanı: GoDaddy Makalesi, What is Microsoft Visio godaddy.com.
  • İstatistik ve veri bilimi ilişkisi, önemli testler: DataCamp, A Data Science Roadmap içeriği datacamp.com.
  • A/B testlerinin karar almada nesnellik sağlaması: Adobe (Marketo) Blog, A/B Testing Basics business.adobe.com.
  • Makine öğrenmesinin veri bilimi kariyerindeki merkezi rolü: DataCamp, Machine Learning intro datacamp.com.
  • Derin öğrenme ile AI uygulamalarında insan algısına yönelik çıktılar üretilebilmesi: DataCamp, Deep Learning açıklaması datacamp.com.
  • Apache Spark’ın büyük veri işlemadeki yaygın kullanımı: GeeksforGeeks, Top 7 Big Data Frameworks 2025 geeksforgeeks.orggeeksforgeeks.org.
  • MLOps ile model yaşam döngüsünün hızlanması ve güvenceye alınması: IEEE Computer Society, Importance of MLOps yazısı computer.orgcomputer.org.
  • IFRS’in finansal raporlamada küresel tutarlılık ve güven sağlaması: Investopedia, Understanding IFRS investopedia.cominvestopedia.com.
  • İş analizi rolünün kapsamı ve görevleri: TargetJobs, Business analyst job description targetjobs.co.uktargetjobs.co.uk.
  • İş geliştirme tanımı ve amaçları: Investopedia, Business Development investopedia.cominvestopedia.com.
  • CRM’in şirketler için önemi ve yaygınlığı: Kixie, CRM Statistics 2025 raporukixie.com.

keremcmr

, ,
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir