Veri bilimi gözünüzde büyüyorsa, yalnız değilsiniz. “Her yerde konuşuluyor ama ben hâlâ tam olarak ne olduğunu anlamadım” diyorsan, bu yazı tam sana göre.

Ben de bu yolda ilerlemeye yeni başladım ve hâlâ küçük adımlarla ilerlemeye çalışıyorum.

🧠 Veri bilimi tam olarak nedir?

En basit haliyle: Verilerle anlamlı bir şeyler yapma sanatı.
📦 Hangi müşteriler ürün alıyor?
📉 Hangi kullanıcı uygulamayı neden terk ediyor?
🌦️ Hava durumu borsayı etkiler mi?

Bu tarz sorulara cevap ararken veri bilimi devreye giriyor. Amacımız: Verilerden içgörü çıkarıp kararları daha akıllı hale getirmek.

🧰 Ne bilmek gerekiyor?

“Python bilmeden veri bilimi olur mu?” sorusu klasik. Cevap: Genelde hayır. Ama sadece kod bilmek de yetmez. Göz atman gereken bazı temel taşlar:

• 🐍 Python: En yaygın kullanılan dil. pandas, NumPy, scikit-learn gibi kütüphanelerle çalışılır.
• 📐 İstatistik & Matematik: Ortalama, varyans, olasılık… İşin mutfağı burada.
• 🧮 Algoritma mantığı: Kodun “neden öyle çalıştığını” anlamak için şart.
• 🧩 Problem çözme & merak: Teknik kadar kritik!

Her şey bir anda öğrenilmiyor. Küçük küçük başlayınca bir bakmışsın yol almışsın. 🌱

🚀 Peki nereden başlanır?

İlk adımı atmak için mükemmel olmayı beklemeye gerek yok. Başlangıç için bazı basit ama etkili konular:

• 🧹 Veri temizleme: Eksik, hatalı, garip verileri ayıklamak.
• 📊 Veri görselleştirme: Rakamlar güzel ama grafikler konuşur. (Matplotlib, Seaborn burada devrede!)
• 🤖 Basit modeller: Regresyon nedir? Sınıflandırma ne işe yarar?
• 🧪 Mini projeler: En iyi öğrenme şekli, gerçekten bir şey yapmaya çalışmak.

💬 Son olarak…

Veri bilimi sadece kod yazmak değil; doğru soruyu sormak, veriyi anlamak ve anlamlı sonuçlar çıkarmak.
Bugün küçük bir veri setiyle tanış, biraz kurcala, ne anlatmak istediğini dinlemeye çalış.
Zamanla o verilerin dili seninle konuşmaya başlayacak.

Ben de bu sürecin tam içindeyim. Eksik bilmek sorun değil. Her gün biraz daha öğrenmek, asıl mesele.
Varsa senin de önerin ya da sormak istediğin bir şey — yorumlara beklerim. 💬