Bir Veri Bilimcinin Yolculuğu: 4 Adımda Değer Yaratmak
İsmail Cüneyt VARİLCİ
2025-09-20
Bir Veri Bilimi Projesinin Dört Temel Aşaması
Dostlar, veri bilimi dünyası bazen karmaşık ve ucu bucağı olmayan bir yolculuk gibi görünebiliyor, değil mi? “Bir proje nereden başlar, nerede biter? Bir veri bilimci gün boyu gerçekten ne yapar?” gibi sorular hepimizin aklına geliyor.
İşte bu düşünceyle, bir veri bilimi projesinin özünü, fikirden değere giden serüveni 4 temel adıma indirgeyen bir sunum hazırladım. Gelin bu adımları birlikte keşfedelim.
1. Keşif ve Analiz: Pusulayı Ayarlamak
Her şey doğru soruyu sormakla başlar. Bu aşama, projenin temelini attığımız ve okyanusta hangi yöne gideceğimizi belirlediğimiz, pusulamızı ayarladığımız yerdir. Yanlış bir soruya verilen en doğru cevap bile bizi hedefe götürmez.
İş Problemini Anlamak: Bu, sadece teknik bir adım değil, bir empati kurma sanatıdır. Paydaşlarla konuşarak, onların “gerçek” ihtiyacının ne olduğunu anlamaya çalışırız. Bazen bize “X’i tahmin et” derler, ama asıl ihtiyaçları “Y sürecini iyileştirmek” olabilir. Bu adımı atlamak, en büyük hatadır.
Veriyi Keşfetmek (EDA): Elimizdeki malzemeyi, yani veriyi ilk defa tanımaya başladığımız yerdir. Bir heykeltıraşın mermer bloğundaki çatlakları ve damarları incelemesi gibi, biz de veri setinin yapısını, eksik değerlerini, aykırı değerlerini ve temel istatistiklerini inceleriz. Bu adım, verinin bize fısıldadığı ilk ipuçlarını duyduğumuz yerdir.
Hipotezler Oluşturmak: Keşif aşamasında gördüklerimizden yola çıkarak ilk varsayımlarımızı ve test edilecek fikirlerimizi oluştururuz. “Acaba pazarlama kampanyaları, satışları gerçekten artırıyor mu?” veya “IT departmanındaki çalışanların maaşı, diğerlerinden daha mı yüksek?” gibi soruları hipotezlere dönüştürürüz.
Bu Aşamanın Ruhu: Merak, şüphecilik ve iyi bir dinleyici olmak.
2. Modelleme: Geleceğin Haritasını Çıkarmak
Veriyi anladıktan sonra, onun içindeki desenleri kullanarak geleceği tahmin eden veya veriyi anlamlı gruplara ayıran sistemler kurarız. Bu, elimizdeki haritaya bakarak, henüz gitmediğimiz yerler hakkında öngörülerde bulunmaya benzer.
Algoritma Seçimi: Probleme en uygun makine öğrenmesi modelini seçtiğimiz yerdir. Bu, “Satışları mı tahmin edeceğiz (regresyon)? Müşterileri gruplara mı ayıracağız (kümeleme)? E-postanın spam olup olmadığını mı anlayacağız (sınıflandırma)?” sorusuna en uygun aleti seçmektir.
Model Eğitimi ve Doğrulama: Veri setimizi eğitim ve test olarak ikiye ayırarak modeli eğitir ve performansını objektif metriklerle ölçeriz. Bu, modelimizin sadece ezber yapmadığından, gerçekten “öğrendiğinden” emin olduğumuz kritik bir adımdır.
Model Optimizasyonu: Modelin daha iyi sonuçlar vermesi için parametre ayarları (hyperparameter tuning) yaparız. Bu, bir radyonun frekansını en net sesi alacak şekilde ince ayarlamaya benzer.
Bu Aşamanın Ruhu: Yaratıcılık, deneysellik ve matematiksel titizlik.
3. Kodlama ve Uygulama: Motoru İnşa Etmek
Fikirler ve modeller harikadır, ancak onları hayata geçiren şey, sağlam ve güvenilir bir koddur. Bu aşama, projenin planını, çalışan ve tekrarlanabilir bir motora dönüştürdüğümüz yerdir.
Kod Yazma: Analiz ve modelleme süreçlerini
RveyaPythongibi dillerle, temiz, okunabilir ve tekrar çalıştırılabilir bir şekilde kodlarız.Pipeline Oluşturma: Veri temizlemeden model sonucunu üretmeye kadar olan tüm adımları otomatize eden akışlar tasarlarız. Bu, projenin tek bir butona basarak baştan sona çalışabilmesini sağlar ve “ama benim bilgisayarımda çalışıyordu” bahanelerini ortadan kaldırır.
Sürüm Kontrolü: Kodun gelişimini
Gitgibi araçlarla takip ederek projenin yönetilebilirliğini sağlarız. Bu, projenin “zaman makinesi” gibidir; istediğimiz zaman geçmiş bir versiyona dönebilir veya farklı denemeleri güvenle yapabiliriz.
Bu Aşamanın Ruhu: Disiplin, düzen ve zanaatkarlık.
4. İletişim ve Sunum: Hikayeyi Anlatmak
Bu, tüm yolculuğun en önemli ve genellikle en çok ihmal edilen adımıdır. Dünyanın en iyi modelini de kursanız, bulgularınızı ve yarattığınız değeri başkalarına anlatamadığınız sürece projeniz bir değer yaratmaz.
Veri Görselleştirme: Karmaşık sonuçları, herkesin bir bakışta anlayabileceği, anlaşılır ve etkileyici grafiklere dönüştürme sanatıdır. Serimizin bir sonraki büyük macerası bu konu üzerine olacak!
Raporlama: Bulguları ve projenin işe olan etkisini özetleyen sunumlar veya raporlar hazırlarız. Burada hedef kitlemiz çok önemlidir; bir CEO’ya anlatacağımız hikaye ile bir mühendise anlatacağımız hikaye aynı değildir.
Değer Yaratma: Tüm bu teknik çalışmanın, şirketin veya kurumun hedeflerine nasıl katkı sağladığını net, rakamlarla ve somut örneklerle ortaya koyduğumuz yerdir.
Bu Aşamanın Ruhu: Empati, sadelik ve ikna kabiliyeti.
Bir Veri Bilimi Projesinde Zaman Dağılımı
Peki, bu dört aşama arasında bir veri bilimci zamanını nasıl dağıtır? Genellikle yeni başlayanları şaşırtan bir gerçekle karşı karşıyayız:
Bir Veri Bilimi Projesinde Zaman Dağılımı
Son Söz
Gördüğünüz gibi dostlar, başarılı bir veri bilimci; meraklı bir analist, yaratıcı bir modelleyici, disiplinli bir yazılımcı ve ikna edici bir hikaye anlatıcısıdır. Bu dört rol, bir projeyi fikirden değere taşıyan ve birbirinden ayrılmaz, vazgeçilmez bir bütünü oluşturur.