Veri ve Bilim Üzerinden Veri Bilimi (Data Science) Yaklaşımının Tanımlanması

Veri bilimi üzerine yazılmış anlatılmış o kadar çok materyalin arasında benim bu yazıyı kaleme almamdaki amaç kendi okuduklarımı, bilime karşı olan bakış açımı ve veri bilimi ile ilgili tecrübelerimden yola çıkarak sizlere farklı bir perspektiften veri bilimin yaklaşımını tanımlamaya çalışacağım.

Veri ve Bilim

Bilim en basit tanımı ile deney ve gözlem ile elde edilmiş bilgilerin nedensellik ilişkisi kurularak, hipotezleri gerçekleme üzerinden hareket eden bir çalışma biçimidir.

Bilimsel çalışma metodolojisi en temelde (özde) veriler ile çalışmaktadır. Bu kimi zaman bir laboratuvarda mikroskop ile virüs türleri hakkında veriler toplamakla geçer kimi zaman ise psikoloji biliminde olduğu gibi insan davranışlarını ölçerek yani yine veriye dönüştürüp (anket vb.) anlamlar çıkararak ilerler.

Veriler sayesinde bir olayı veya maddeyi sınıflandırabilir ya da ayrıştırabiliriz.

Dolayısı ile bilim, veriye dayanarak hareket etmektedir. Öyleyse neden veri bilimi (data science) diye ayrı bir alan şu anda dünya da oluşturulmaya çalışıyor?

İş tamamen metodolojik kaygılardan kaynaklanıyor diyebiliriz. Veri bilimi alanı 3 farklı disiplinden besleniyor; Bunlar istatistik, matematik ve bilgisayar bilimleri. Herhangi başka bir bilimsel konu üzerinde uzmanlaşmış birisi ayrıca bu üç alana birden de yoğunlaşamayacağı için Veri Bilim alanı özerkleşiyor.

Veri bilimi alanı aslında bir bilimsel yaklaşım yöntemi olarak görülebilir. Tek başına bir çıktısı bulunmaz. Yani siz yukarıda bahsettiğim üç alanı yalnız kullanırsanız işe yaramaz. Ancak kara deliğin fotoğrafını paralel işleyip verilerin birleşme algoritmasını ortaya koyarsanız o zaman veri bilimi yöntemi işe yarar diyebiliriz.

Tam bu noktada veri bilimine bir yöntem ya da araç gözüyle bakılması konusunda ısrarcıyım. Neyi problem ediniyoruz kendimize? veya neyi çözüyoruz tam olarak?

Bu yüzden eğer ki veri bilimi alanında kendini geliştiriyorsanız elinizde çözmeniz gereken bir problem olmalı. Veri bilimi ile yaklaşabileceğiniz örnek problem sorularına bir bakalım;

• Hasta geçmiş hikayesine göre hastalığına en uygun ilacı öneren bir sistem makine öğrenmesi ile nasıl kurulur?
• Churn (kaybedilecek) müşterileri önceden nasıl tahmin edebiliriz?
• Makineden çıkan seslerden yola çıkıp arıza tespit algoritmasını nasıl geliştirebiliriz?
• İnsanların yorumlarından anlık psikolojik durumlarını nasıl bulabiliriz?
• Kredi talep eden müşterinin gelecekte ödeme performansını nasıl tahminleyebiliriz?

Her bir soru için farklı bilim alanları mevcut ve üzerine veri bilimi yaklaşımlarını üretebilirsek bu ve benzer problemleri çözüme kavuşturabiliriz.