Veri Bilimi Çalışmaya Nereden, Nasıl Başladım?

Veri Bilimci Olmaya Nasıl Başladım?

Veri bilimine başlangıç noktam Python oldu. Bu yazılara başlamadan evvel Udemy üzerinden eğitim almaya başladığımdan, bugüne kadar çalıştığım, öğrendiğim bazı Python konuları var. Bu konular çok değil ama bana göre az da değil çünkü içinde emek ve zaman var.

Daha evvel kodlama ile ilgili bir tecrübem olmadığından Python öğrenirken pek de hızlı gittiğimi düşünmüyorum ve bu durum bazen modumun düşmesine sebep olabiliyor. Ancak böyle durumlarda aklıma hemen gelen ve sizinle de paylaşmak istediğim iki kişi var. Birincisi Nobel ödüllü bilim insanımız Aziz Sancar. “Çoğu insan zekaya inanır, ben inanmıyorum. Bizi birbirimizden ayıran emektir, ben çalışmaya inanıyorum” diyor. Orhan Bursalı’ nın elinden çıkan “Aziz Sancar ve Nobel’in Öyküsü” kitabını okuyunca bu cümlesinde ne kadar haklı ve samimi olduğunu çok iyi görebiliyorum.

İkincisi ise Malcolm Gladwell. Gladwell, Outliers kitabında başarılı insanların bulundukları noktaya gelebilmeleri için en az 10.000 saat çalışıp, pratik yaptıklarını belirtiyor. Dolayısıyla bilmek için çok emek ve zaman vermem gerektiğini, sabırla devam etmem gerektiğini hatırlayıp tekrar yola koyuluyorum.

Veri Bilimci Olmaya Nasıl Başladım?

Python’u Nasıl, Nereden Öğreniyorum?

Python eğitimi için M. Vahit Keskin’in “Python A-Z: Veri Bilimi ve Machine Learning (50 saat)” eğitimini Udemy’ den satın almıştım. Bu eğitimi kesinlikle tavsiye ediyorum çünkü benim gibi kodlama ile hiçbir tecrübesi olmamış bir insanın dahi anlayabileceği ve kendi kendine tekrar edebileceği şekilde anlatıyor.

Bugüne kadar öğrendiğim konular; temel Python hareketleri, veri yapıları, fonksiyonlar ve döngüler. Bu eğitimleri tamamlamamın üzerinden biraz zaman geçti. Geriye dönerek not çıkarmak yerine, bu yazılara hazırlık esnasında bir taraftan öğrendiğim derslere dair notlar almayı daha anlamlı buldum. Bu sebeple bu yazıda, Python’ a dair şu konuları öğrendim diyerek geçsem de bundan sonrakilerde elimden geldiğince detaylı bir şekilde öğrendiklerimi paylaşacağım. Bazen bazı konularda sadece izlediğim videolar bana yetmiyor, oturmuyor kafamda bir şeyler. Böyle durumlarda internetten o konuyu araştırıp, başka örnekler bulmaya çalışıyorum. Bu bağlamda beğendiğim sayfaların linklerini de mutlaka paylaşacağım.

Bu eğitimler sırasında Keskin’in belirttiği bir noktayı sizlerle de paylaşmak istiyorum. Keskin, veri biliminde programcılık anlamında çok iyi olabilmek için 3 başlığa vurgu yapıyor:

 

  1. Veri yapıları ve manipülasyonları
  2. Fonksiyon – Doküman okuryazarlığı ve hakimiyeti
  3. Hatalarla mücadele, hata ayıklama

 

Linkedin üzerinden takip ettiğim (muhtemelen sizlerin de severek takip ettiği) Zafer Demirkol bir paylaşımında, bir konuyu öğrenirken tek bir kaynak yerine farklı kaynaklardan kendimizi beslememizin daha faydalı olacağını belirtmişti. Dolayısıyla ben de Keskin’in eğitimine ek olarak Zafer Demirkol’un tavsiye ettiği iki eğitimi daha eş zamanlı olarak götürmeye çalışıyorum. Bunlardan birincisi Analytics Vidhya, ikincisi ise Microsoft’un ücretsiz veri bilimi eğitimi.

Analytics Vidhya, 2020 yılında veri bilimcisi olabilmek için bir yol haritası çizmiş ve buna dair bir planlamayı ay bazında yapmış. Bu yüzden, yol gösterici olması adına ilgimi çekti. Şu an için gördüğüm kadarıyla Python’ u çok yüzeysel anlatıyor ve Hintli olduğunu düşündüğüm kişinin İngilizcesini anlamakta zaman zaman zorluk çekiyorum, dikkatim dağılıyor, kısa bir videoyu dahi tekrar tekrar dinlediğim oluyor.

Böyle durumlarda dikkatimi onun telaffuzundan ziyade ne anlatmak istediğine yönlendirmeye çalışıyorum ve içimden hep “Ne yakalayabilirsin, odaklan!” diyerek kendimi motive etmeye çalışıyorum. İşin ilginci bazı noktaları bu kısa videolarda öğrendim, ne dediğini anlayabilmek için o kadar odaklanmak zorunda kalınca aklıma direkt olarak girdi.

Bu eğitimin linki: https://bit.ly/2PyRFUM

Microsoft’un eğitiminin adı “Introduction to Data Science”. Eğitim tahmin ettiğimden daha anlaşılır. Yine Hintli olduğunu düşündüğüm konuşmacılar dahi anlaşılır konuşuyor 😊 Zaten konuşmaların metin hali eğitim videosunun yanında yer aldığından, anlamadığınız bir yer olsa dahi metinlerden kolaylıkla yakalayabiliyorsunuz. Eğitime ait çalışma dosyalarını rahatça indirebiliyor, eğitim dokümanlarında belirtilen adımları rahatlıkla anlayıp, izleyerek çalışabiliyorsunuz.

Microsoft, aldığınız bu eğitime dair sertifika da veriyor. Ancak ücretler USD üzerinden ve Dolar kuru 6,00.-TL’yi geçtiği için benim bütçem açısından sertifikanın ücreti önem arz ediyor. Üniversitede aldığım iktisat dersleri aklıma geliyor ve kıt kaynaklarımı en faydalı şekilde kullanmam gerektiğini hatırlıyorum😉 Dolayısıyla bu eğitime ait bir sertifika almalı mıyım yoksa eğitimi sertifika almadan tamamlayıp, bir sonraki yani daha ileri seviyede olan eğitime ait sertifikayı mı almalıyım konusunda kararsızım. Eğitime biraz daha devam edip öyle karar vermeyi planlıyorum.

Bu eğitimin linki: https://bit.ly/39dRDt3

 

Veri bilimine dair kitap önerisi

Veri bilimi konusunda eminim siz de fark etmişsinizdir ki Türkçe kaynak oldukça sınırlı. Olanlarda da çok fazla çeviri metin var. İşin doğası gereği böyle oluyor diye düşünüp bu konu üzerinde çok durmuyorum. Ancak burada benim için nokta şu ki çeviriler bire bir yapılınca orijinal yazının tadı kaçıyor (Çeviri mevzusu bana göre derin, konuyu dağıtmamak adına detaya girmiyorum). Çevirmen çeviriye yorumunu katsın demiyorum ama biraz daha üzerinde emek verilip düşünülse daha akıcı çeviriler okuyabileceğimizi düşünüyorum. İşte tam bu noktada Necmi Gürsakal’ ın “Büyük Veri” kitabını çok beğendim. Hem çevirileri güzel hem de konuları güzel bağlamış. Tek kusuru örnek verdiği yıllar 2020 yılına göre biraz geride kalmış olması. Bu da yıl olarak çok eskilerden örnek verdiği için değil, veri biliminde ilerleme yıl bazında ivmelenerek olduğu için. Veri bilimi konusunu anlamak, temel oluşturmak noktasında ben keyifle ve rahatça okudum.

 

Veri bilimi dışında, hayata dair dinleme, okuma önerilerim

Bu yazımda iki podcast bir yazı önerisinde bulunmak istiyorum.

İlk podcast önerim M. Serdar Kuzuloğlu’ na ait. “Didem, geçen yazıda da Serdar Kuzuloğlu vardı, sen sadece onu mu dinliyorsun?” diyebilirsiniz, kısmen haklı da olabilirsiniz, neticede elimden geldiğince yaptığı paylaşımları kaçırmamaya çalışıyorum. Çünkü bu adamı seviyorum, çünkü çok bilgili, çok paylaşımcı ve benim için bunlardan daha kıymetlisi sıfırdan bugününe gelmiş, bunu da açık bir şekilde ifade ediyor; “Çalışın! Ancak o zaman başarabilirsiniz. Ben hiç kimsenin bir şeyi değildim.

Ben başardım. Çok okuyarak, çok çalışarak buralara geldim. Siz de yapabilirsiniz!” Kendisini olduğu gibi gösteren, çalışmanın önemine her daim vurgu yapan insanları seviyorum, iyi ki varlar! Bizlere de umut oluyorlar, karanlık tünellerin sonunda illaki ışık var dedirtiyorlar.

Podcast’in linki; https://spoti.fi/2vrU7p5

Benim için hızlı konuşuyor derler bazen. Belki bazen haklı çevremdekiler, bazen de değiller. Ama Emrah Safa Gürkan’ı dinleseler hızlı konuşmak konusundaki fikirleri tamamen değişebilir, benim için öyle oldu en azından 😀 Bu kadar hızlı düşünüp, konuşup, bu kadar açık, anlaşılır ve kelimeleri yutmadan kendini ifade edebilmek herkesin yapabileceği bir şey değil kanımca. Podcast’i dinleyince insanların nasıl bir yerlere hakkıyla gelebileceğini bir kere daha anladım, yeter ki emek verelim ve okuyalım, kendimizi geliştirelim.

Podcast’in linki; https://spoti.fi/2uMzpjy 

Son olarak severek takip ettiğim Bora Özkent’ in “Haddini Aş Hikayeleri” nden bir paylaşım yapmak istedim. Özkent “Haddini Aş Hikayeleri” nde, önemli ve başarılı kişilerin biyografilerine dair paylaşımlar yapıyor. Biyografiye meraklı bir kişi olarak bu yazılar benim için büyük nimet. Ama bu yazı biyografinin ötesinde, geçmişten bugünün nasıl bu kadar iyi bir şekilde tahmin edilebildiğini sorgulatıyor. Bu yazıda anlatılan kişi Aldous Huxley.

Keyifli okumalar; https://bit.ly/3ckB1ly

Bundan 20 yıl sonra, yaptıkların değil, yapamadıkların için üzüleceksin. Dolayısıyla halatları çöz. Güvenli limandan uzaklara yelken aç. Rüzgarı yakala, araştır, düşle, keşfet.

Aldous Huxley

Verimli, mutlu, sağlıklı bir gün olması dileğiyle,

Didem Sönmez Ekin
Data Science Enthusiast

4 thoughts on

Veri Bilimi Çalışmaya Nereden, Nasıl Başladım?

Bir cevap yazın

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.