Veri Alanında Çalışmak İsteyenlerin Bilmesi Gereken Programlama Dilleri ve Teknolojiler
Veri alanı (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data) günümüzün ve geleceğin en kritik bilişim alanlarından biri haline gelmiştir. Şirketlerin stratejik kararlarından yapay zekâ uygulamalarına kadar birçok noktada veri odaklı yaklaşım ön plandadır.
Bu alanda çalışmak isteyenlerin sadece tek bir programlama dili bilmesi yeterli değildir; hem programlama, hem veri tabanı, hem de algoritma ve teori bilgisine sahip olması beklenir.
Peki veri alanına girmek isteyen biri hangi programlama dillerini ve teknolojileri bilmelidir?
1. Python: Veri Dünyasının Omurgası
Python, veri bilimi ve yapay zekâ alanında en yaygın kullanılan programlama dilidir. Öğrenmesi görece kolaydır ve devasa bir ekosisteme sahiptir.
Ancak Python bilmek tek başına yeterli değildir. Python’un veri odaklı kütüphanelerini gerçekten “yemiş yutmuş” olmanız gerekir.
Python’da Bilinmesi Gereken Temel Kütüphaneler
NumPy → Sayısal hesaplamalar, matris işlemleri
Pandas → Veri okuma, temizleme, dönüştürme (CSV, Excel, SQL vb.)
Matplotlib & Seaborn → Veri görselleştirme
Scikit-learn (sklearn) → Makine öğrenmesi algoritmaları
TensorFlow / PyTorch → Derin öğrenme ve yapay sinir ağları
Python, veri analizi, makine öğrenmesi, tahminleme ve yapay zekâ projelerinin neredeyse tamamında aktif olarak kullanılır.
2. R Dili: İstatistik ve Akademik Güç
R dili özellikle istatistiksel analiz, akademik çalışmalar ve veri görselleştirme alanlarında öne çıkar.
İstatistiksel testler
Regresyon modelleri
Veri keşfi (EDA – Exploratory Data Analysis)
Akademik ve bilimsel projeler
Günlük ticari projelerde Python daha baskın olsa da, R bilen bir veri uzmanı istatistik tarafında ciddi avantaj sağlar.
3. SQL (T-SQL / PL-SQL): Veriyle Konuşmanın Dili
Veri alanında çalışıp SQL bilmemek neredeyse imkânsızdır. Çünkü verinin büyük bölümü hâlâ ilişkisel veritabanlarında tutulur.
Bilinmesi Gereken SQL Türleri
T-SQL → Microsoft SQL Server
PL/SQL → Oracle
Genel SQL → MySQL, PostgreSQL vb.
SQL ile:
Veri çekilir (SELECT)
Veri filtrelenir
Gruplama ve analiz yapılır
Performanslı sorgular yazılır
Gerçek hayatta veri genellikle “kirli” gelir. Bu yüzden SQL tarafında güçlü olmak, veri temizleme sürecini ciddi şekilde hızlandırır.
4. NoSQL Veritabanları: Büyük Veri Dünyası
Klasik ilişkisel veritabanları her zaman yeterli olmaz. Büyük veri ve gerçek zamanlı sistemlerde NoSQL veritabanları devreye girer.
Öne çıkan NoSQL teknolojileri:
MongoDB
Cassandra
Redis
Elasticsearch
Özellikle log verileri, büyük hacimli ve yarı-yapılandırılmış veriler için NoSQL bilgisi büyük avantaj sağlar.
5. Algoritma ve Teori: İşin En Kritik Kısmı
Programlama dillerini bilmek işin sadece araç kısmıdır. Asıl fark yaratan, işin teorisini bilmektir.
Bilinmesi Gereken Temel Algoritmalar
Sınıflandırma algoritmaları
Logistic Regression
Decision Tree
Random Forest
SVM
Tahmin (Prediction) algoritmaları
Regresyon yöntemleri
Linear Regression
Polynomial Regression
Kümeleme (Clustering)
K-Means
Hierarchical Clustering
Genetik algoritmalar
Boyut indirgeme
PCA vb.
Bu algoritmaların:
Ne işe yaradığını
Hangi problemde kullanıldığını
Avantaj ve dezavantajlarını
bilmek, sizi “kod yazan” değil problem çözen veri uzmanı yapar.
6. Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğrenmesi
Veri alanının en popüler başlıklarından biri makine öğrenmesi ve yapay sinir ağlarıdır.
Bu kapsamda bilinmesi gerekenler:
Supervised / Unsupervised Learning
Neural Network yapısı
Deep Learning kavramları
Overfitting – Underfitting
Model doğrulama ve performans ölçümleri
TensorFlow, PyTorch gibi kütüphanelerle pratik yapmak bu noktada çok önemlidir.
Sonuç: Veri Alanında Tek Bir Dil Yetmez
Özetle veri alanında çalışmak isteyen biri için yol haritası şöyledir:
Python ve veri kütüphaneleri
SQL (T-SQL / PL-SQL)
NoSQL veritabanları
Algoritma ve istatistik bilgisi
Makine öğrenmesi ve yapay zekâ temelleri
Bu alan zor ama geleceği olan, sürekli öğrenme gerektiren bir alandır. Ancak doğru temellerle ilerleyenler için kariyer fırsatları oldukça geniştir.
