Veri Bilimci kimdir?

Veri bilim nedir veri bilimci ne iş yapar

Anlatmaya önce makine öğrenmesinden başlamak lazım kanısındayım. Makine öğrenmesi tam olarak makineye bir şey öğretmek anlamına geliyor. Fakat buradaki “öğrenmek” elbette ki bir insanın öğrenmesinden farklı bir kurgu içermektedir. Makineler bizim gibi duyu organlarının çevresel verileri toplaması yoluyla öğrenmezler. Burada yanlış anlaşılmak istemem. Elbette ki çeşitli veri toplama teknolojileri ile veri toplaya bilirler ama bu veri toplama işleri de Makinelere öğretilmiş işlerdir.

Makineler sadece matematiği anlayabilirler. Dolayısı ile bir makinenin herhangi bir şeyi öğrenmesi demek asında o olayın matematiksel karşılığının makineye girilmesi anlamına gelmektedir. Öyle ise makine öğrenmesi için bize öncelikle olaylar, nesneler ve bunlar arasındaki etkileşimlere yakınsayacak matematiksel modeller gerekli. Bizim “XXX Algoritması” olarak bildiğimiz yapılarda aslında bu matematiksel modellerin herhangi bir yazılım dili ile bilgisayar ortamına atılmış halleridir.

Yani temelde Makine Öğrenmesi dediğimiz şey matematik yapmaktır.

Makine Öğrenmesini çok temelde de olsa tanımladığımıza göre şimdi de Makine Öğrenmesi Mühendisi kimdir sorusunu irdeleyelim.

Makine Öğrenmesi Mühendisi, yine çok temelde, geliştirilen Makine Öğrenmesi yöntemlerini kullanarak farklı senaryoların makinelere öğretilmesini sağlayacak süreçleri inşa edenlerdir. Çok daha Türkçe anlatımı ile un var, şeker var, yağ var iken helvayı yapacak olandır.

Ve fakat bu süreci oluşturmak genellikle tek başına bir ürün haline gelebilecek bir şey ortaya koymaz. Mesela video üzerinden insan hareketlerini takip eden bir süreç geliştirdiniz. Bunu ürünleştirmeniz yani bir amaçla kullanmanız gerekiyor. Mesela sağlık alanında bir temel bilginiz olsa idi bu geliştirdiğiniz şeyi yaşlı hastaların hareketlerini takip edip gerektiğinde alarm verecek bir ürüne dönüştürebilirdiniz.

İşte burada artık başka bir şapka gerekiyor. Veriyi çeşitli yöntemlerle satılabilir bir ürüne dönüştürebilecek yeteneklere sahip birileri gerekiyor. İşte günümüzde bu şapkaya Veri Bilim bu şapkayı takanlara da Veri Bilimci diyoruz.

Tabi burada değinmemiz gereken önemli bir konu ise Veri Bilim başlığının altının doldurulup doldurulamadığıdır. Bundan 3-4 sene önce Veri Bilim dediğinizde betimlediğimiz şey; çok büyük verileri işleyebilmek için yeni algoritmalar, yeni araçlar geliştirilmesi işiydi. Şu an ise önceki dönemlerde üretilmiş algoritma ve araçlarında kullanılması ya da bunların üzerine inşa edilen çözüm süreçleri de Veri Bilim olarak nitelendiriliyor. Dolayısı ile de Veri Bilimci de Veriyi ürüne dönüştüren süreçleri inşa edenler olarak nitelendiriliyor.

Ve fakat gelecekte bu tip bir çok işi otomatikleşen sistemlerin devam ettireceği ve sektörün kendi içerisinde Dev şirketler yaratacağı durumu(belki de tehlikesi) çok olası görünmekle birlikte, ülkelerin hem ticari hem de güvenlik konusundaki kaygılarının bu durumu zamanla dizginleyeceğini de beklemek gerekir.

Zira yakın zamanda yapay zekanın şirket yönetimlerini büyük ölçüde asiste edeceği ve yapay zekaların katılabileceği Pazar yerleri ile uluslar arası ticareti yönlendire bilinen üretim bantları marifeti ile tahakküm altına alması tehlikesi herkesin farkında olduğu bir gerçek.

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.