Pandemiden Yapay Zekaya, Veri Görselleştirmeye

Veri Görselleştirme, Veri Okuryazarlığı

Evdesiniz. Biraz heyecan biraz gerilim duygularınızı canlandıracak bir film izlemeye koyuldunuz. Konusu; uzun eğitimlerden ve zorlayıcı aşamalardan başarıyla geçen kadın astronotun uzayda 1 senede yaşadığı olaylar, sıkıntılar ve sonunda tüm görevlerini başarıyla tamamlayarak dünyaya dönüş hikayesi. Filmin sonlarında uzay mekiği dünyaya iniş yapıyor, nihayet kapılar açılıyor ve astronot yeryüzünde karşılanıyor. Kahramanımız sürekli gülümsüyor çünkü çok mutlu, ne de olsa artık evinde, yeryüzünde. Daha yapacak çok işi var; katılacağı toplantılar, vereceği eğitimler, hiç bitmesini istemeyeceği dost sohbetleri. Düşündükçe daha da çok keyifleniyor, mutlu oluyor. Ama… Bir gariplik var! Onu karşılayan insanlarda bir gariplik ama ne? Cevabı bulması çok kısa sürüyor. Diyorlar ki “Pandemik bir hastalık yüzünden sizi belirsiz bir süre boyunca karantinaya almak zorundayız. Veeee evet, dünyaya hoş geldiniz!” Film burada bitiyor.

Aslına bakarsanız bu anlattıklarım film değil, gerçek. Christina Koch uzayda kesintisiz olarak en uzun süre kalan kadın olma unvanını elde etmiş; 328 gün, 13 saat, 58 dakika. Bu kadar uzun süre uzayda kaldıktan sonra da 06 Şubat 2020 tarihinde dünyaya dönmüş ve tam olarak yukarıda yazdığım durumu yaşamış. (Konuyla ilgili video; Barış Özcan- Uzayda izole yaşayabilen astronotlar karantina konusunda bize ne öğretebilir? )

sosyal izolasyon

Ne bu satırları okuyan siz ne de bu satırları yazan ben böyle bir yolculuk yapmadık. Ama durumumuz Christina’ dan farklı değil, değil mi? Kim bundan iki ay önce derdi ki sosyal izolasyonu sağlamak adına en sevdiğiniz insanı dahi belirsiz bir süre boyunca göremeyeceksiniz.

Pandemi ile Yapay Zeka İlişkisi

Siz de son 4 yüzyıldır her yüzyılın başında böyle bir salgın yaşandığı haberlerini okumuşsunuzdur. Belki de bu değişen-dönüşen dünyada bir sonraki salgının yaşanması için bir yüzyıl daha geçmeyecek. Ve belki de bundan sonraki şansımız, yapay zeka programları ile hastalığın çıkış noktasındaki yayılma hızını, hastalığa yakalananların bu hastalığı hangi seviyede atlatabileceğini ve hatta ölüm oranlarını hesaplayıp dünyanın geri kalanını uyarabilmek olacak.

pandemi, corona, yapay zeka

Bunlar aklımdan geçerken Sertaç Doğanay, Altan Atabarut ve İnanç Çakıroğlu’nun buluştuğu SAS Analytics Cafe @ home’ un 3 Nisan tarihli webinarını izledim. Bu yayında yapay zeka ve pandemiyi buluşturan bir olaydan bahsediliyordu; SARS salgınından psikolojik olarak oldukça kötü etkilenen bir epidemiyolog, BlueDot adında bir start-up kuruyor. Amaçları yapay zekayı kullanarak acaba bir daha SARS gibi bir salgın olur mu diye tahminlerde bulunmak ve gerekirse bununla ilgili uyarılar yapmak. Bunu da bütün dünyadaki haber ajanslarını, hayvan ve insan hastalıkları konusundaki forumları, web sitelerini araştırıp NLP ile içerikleri tarayarak yapıyorlar. Hemen hemen bütün majör dünya dilleri konusunda bir geliştirme yapmışlar ve salgın belirtisi verebilecek kelimeler daha önce SARS salgınında eğitilmiş algoritmalar üzerinden filtreden geçiriliyor. Eğer normalden farklı bir durum ortaya çıkıyorsa sistem hemen bir uyarı veriyor. İkinci yaptıkları şey ise eğer bir salgın tehlikesi var ise tüm havayollarının ve ulaşım mekanizmalarının alt detaylarını inceliyor ve bu salgının nereye doğru yayılabileceğini, ne derecede tehlikeli olabileceğini öngörebiliyorlar. Ve ve ve BlueDot, Dünya Sağlık Örgütü’ nün bu salgınla ilgili uyarı vermesinden bir hafta önce uyarıda bulunuyor. Diyor ki; “Çin’ in Wuhan kentinde bir anormallik var. Bu tehlikeli olabilir. Durumun potansiyel yayılma noktaları ise Japonya ve Kore ile başlamak üzere Avrupa ve ABD olabilir.” Ne hissettiniz şu an? Ben bunu duyduğumda içimde tuhaf bir his oluştu. Sanki zaman bir an için durdu. Sevdiklerini kaybedenleri düşündüm, sonrasında da kaybetmekten korktuklarımızı… Madem böyle bir uyarı sistemi vardı, neden dünya çapında dikkatle incelenmedi, daha farklı tedbirler alınamaz mıydı demekten kendimi alamıyorum… Siz ne düşünüyorsunuz?

Veri Görselleştirme

SAS webinarında yine İnanç Çakıroğlu’nun bahsettiği başka bir konu ise “business translator” kavramı. Diyor ki; “Python, R öğrenmek çok gündemde ve gerçekten bununla ilgili bir açık var. Eğer kodlama ile ilgili bir altyapınız, yeteneğiniz varsa öğrenin ve bu yolda devam edin. Ama konuyla ilgili hem yeteneğiniz hem de bilginiz yoksa sırf popüler diye bu dilleri öğrenmeye çalışmakla vakit kaybetmeyin. Çünkü bu konuda çok iyi olan insanlar zaten var, yapacağınız sadece onları taklit etme yönünde olur. Onun yerine işin doğasını, özünü anlatabilecek, iş ile matematik ve algoritma arasında bağlantı kurabilecek bir çevirmen rolüne (business translator) yönelin çünkü burada çok büyük eksiklikler var. Örneğin yapmış olduğunuz işin biraz daha pazarlama tarafındaysanız veri okuryazarlığınızı, veriyi anlamlandırma yeteneğinizi ve işkolu ile veri arasındaki bağlantıyı kurabilecek yeteneklerinizi artırıp veriyi görselleştirme, sunabilme yetenekleriniz üzerine yatırım yapın.” Business translator terimini internette araştırdığımda ya da çevremdeki insanlara sorduğumda net bir bilgiye ulaşamadım, sanırım nispeten yeni bir kavram. Ancak bu terimden bahseden İnanç Çakıroğlu Turkcell’ de Analitik Çözümler, Veri Bilimi ve Yapay Zeka Direktörü. Çakıroğlu gibi veri okuryazarlığından bahseden Altan Atabarut ise SAS firmasında Türkiye ve Orta Asya’ dan sorumlu Müşteri Danışmanlığı Ülke Müdürü olarak çalışıyor. Her iki kişi de pozisyonları sebebiyle şu an göremediğimiz noktaları görebilecek yerdeler. Dolayısıyla dediklerinin aklımızın bir köşesinde kalması gerektiğine inanıyorum. Çünkü şu an değil ama belki 6 ay sonra belki 1 sene sonra öne çıkacak bir kavram için bugünden hazırlık yaparsak bir adım önde olabiliriz? Değişen piyasa koşullarında, hemen herkes “Gelecekte işim nasıl olacak?”, hatta “İşim olacak mı?” diye düşünürken ve herkesin tabii ki kodlamaya ilgisi yokken veri okuryazarı olma ve veri görselleştirme üzerine yönelme belki de bir çıkış yolu olabilir. Ne dersiniz?

İnanç Çakıroğlu’nun söylediklerini dinlerken bir taraftan da internetten aldığım eğitimi düşündüm. Önceki yazılarımda da bahsettiğim gibi Udemy üzerinden V. Mustafa Keskin’in Python: Veri Bilimi ve ML eğitimini alıyorum. Eğitimde şimdiye kadar Python programlama ve Numpy ve Pandas kütüphanelerinde veri manipülasyonları konularına çalışmıştım ve kodları öğrenip, kendim uygulamaya çalışıyordum. Son yazımdan bu yana ise keşifçi veri analizi ve veri görselleştirme kısmını tamamladım. Ve cidden şimdiye kadar öğrendiklerimden hiç bu kadar zevk almamıştım. Çünkü artık bu derste öğrendiğim kodları kullanarak bir sonuç çıkarmaya çalışıyorum, araştırıyorum, analiz yapıyorum. Bu kısım bana hem üniversitede aldığım eğitimi(ekomometri) hem de çalıştığım dönemde yaptığım finansal raporlamaları hatırlatıyor. Eğitimin devamında istatistik kısmı var. Ama hemen o kısma geçmeyi düşünmüyorum. Biraz daha veri görselleştirme kısmında takılıp, burayı biraz daha öğrenmek istiyorum. Tam da bu konuyla ilgili internette eğitim araştırırken, bir arkadaşım bana iki eğitim önerisinde bulundu. Birincisi online bir kütüphane ve öğrenme platformu olan Packt . Burada ücretsiz olarak  e-book ve  workshoplara (1 yıl süre ile) kayıt olabilirsiniz. İkincisi ise Nisan ayı boyunca yine ücretsiz eğitimler veren Pluralsight.

Kitap Önerim

Bu yazımda size bahsetmek istediğim kitap “Veri Stratejisi”, yazarı Bernard Marr. Veri nedir, nasıl kullanılır, bunun için nasıl stratejiler geliştirilmeli konularını anlatmış. Yazar, çok çeşitli sektörlerden örnekler göstermiş ve çevirmen kitabı gerçekten çok güzel Türkçeleştirmiş, kitap çok rahat okunuyor. Sizin de okumanızı tavsiye ederim.

Dinleme Önerim

Bu yazıya Barış Özcan’ nın yayınladığı bir videodan esinlenerek başladım, kapanışı aynı video ile yapmak istiyorum. Videonun sonunda Özcan, 90’lı yıllardaki çok meşhur bir şarkıdan bahsediyor; efsane grup Scorpions ve onların Wind of Change şarkısı. Aslında şarkı sözlerini birebir çevirdiğimizde tam olarak Özcan’ın yaptığı çeviri çıkmıyor ama ben yine de yorumunu da katarak yaptığı çevirisi hoşuma gittiği için onu paylaşacağım;

Biz içimize kapanırken

Dışarıda dünya hızla değişiyor

Havadan gelen-yayılan bir şey

Geleceğimizi değiştiriyor

Değişim rüzgarları esiyor.

Scorpions- Wind of Change

 

Sağlıcakla ve veri bilimi ile kalın,

Didem

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.