Veri bilimi öğrenmeyi düşünüyorsunuz ama nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz? Çok duyduğumuz bir soru şudur: “Önce hangi veri bilimi dillerini öğrenmeliyim?” Bu soruyu yanıtlamanın vakti gelmişti.
İyi bir ilk dil, veri biliminin temellerini öğrenmeye başlamanıza yardımcı olacaktır. Veri bilimci Sophie Wilson şunları söylüyor: “Verileri toplama, hipotez testleri yürütme, makine öğrenimi modelleriyle çalışma gibi kavramları ve temel veri bilimi becerilerini anlamak için bir dil öğrenin. Temel kavramları öğrendikten sonra diğer dilleri kolayca edinebilirsiniz.”
Bu yazıda, günümüzde yaygın olarak kullanılan veri bilimi dillerine bakacağız. Kendinize en uygun veri bilimi dilini seçebilmeniz için bilmeniz gerekenleri size aktaracağız.
Hedefleriniz İçin En İyi Veri Bilimi Dilini Bulma
Başlamadan önce, dikkate almak isteyeceğiniz birkaç soru var. Hangi projelerde çalışmak istiyorsunuz? Hangi konularla ilgileniyorsunuz? Hangi sektörlere girmek istiyorsunuz?
Bu sorulara vereceğiniz cevaplar, hangi dili öğrenmeniz gerektiğini belirleyebilir. Sağlık hizmetleri veya hükümet gibi belirli sektörler, belirli bir dil bilmenizi gerektirebilir. Bunun nedeni, belirli bir dil kullanılarak oluşturulmuş endüstri tarafından denetlenen veri bilimi modelleri veya teknoloji yığınlarıyla çalışacak olmanızdır.
İyi bir ilk adım, ilgilendiğiniz sektördeki kişilere ulaşmak ve hangi dilleri kullandıklarını, başlangıç olarak ne önerdiklerini sormak olabilir.
Popüler veri bilimi dillerinden birini kullanmak istiyorsanız Python, R ve SQL’e göz atmanızı öneririz. Uzmanların araştırmalarına göre bu diller, veri bilimcilerin başlangıç için en çok tavsiye ettiği dillerdir.
İlk veri bilimi dilinizi seçerken bir şeylerin yanlış gidemeyeceğini bilmek önemlidir. Başlangıç için hangi dili seçerseniz seçin ilerlemenizi muhtemelen sekteye uğratmayacaktır. Sophie şunları diyor: “Anahtar, tek bir dile kilitlenmemektir. Bir dili kullanarak verilerden içgörüleri ve değerleri nasıl çıkaracağınızı öğrendikten sonra, bu bilgiyi başka bir dili kolayca öğrenmek için kullanabilirsiniz. Diller arasında geçiş yapabilmek, çok yönlü bir veri bilimcisi olmanıza yardımcı olacaktır.”
Aralarından Seçim Yapabileceğiniz Popüler Veri Bilimi Dilleri
Bunlar ve ne için kullanıldıkları hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki en popüler veri bilimi dilleri listesine göz atın.
Python
Python çok yönlü, genel amaçlı bir programlama dilidir. Sezgisel ve okunması kolay sözdizimi nedeniyle programcılar arasında favoridir. Tonlarca güçlü kitaplık ve paketle Python, veri bilimi için gereken istatistiksel modellerin ve hesaplamaların çoğunu uygulayabilir. Ayrıca, verileri webden kazımak için en iyi dillerden biridir.
Sophie, “Dil hakkında zaten bilginiz varsa, Python veri bilimi için iyi bir seçimdir.” diyor. Birçok şirket Python’u veri bilimi için kullanıyor çünkü programcıları zaten bu dili başka amaçlar için de kullanıyor. Python ayrıca sezgisel ve basit bir sözdizimi kullanır. Bu nedenle döngüler ve işlevler gibi önemli genel programlama kavramlarını öğrenmeyi sağlar ve yeni başlayanlar için uygundur.
Python’un ilk veri bilimi dili olarak küçük bir dezavantajı, Python’un temel kurulumunun istatistiksel işlevlerle birlikte gelmemesidir. Bu nedenle herhangi bir veri bilimi işi yapmaya başlamak için ayrı paketler indirmeniz gerekir. Ancak bir kez kurulduktan sonra Python öğrenmesi kolay bir dil olabilir.
Python için bilinmesi gereken bazı iyi veri bilimi paketleri şunlardır:
- Veri işleme: NumPy ve pandas
- Görselleştirmeler: Matplotlib ve seaborn
- Hipotez testi ve model uydurma: SciPy, scikit-learn ve statsmodels
R
R; veri analizi, veri görselleştirme ve veri bilimi için oluşturulmuş bir istatistiksel programlama dilidir. Kapsamlı bir yerleşik istatistiksel işlevler ve yöntemler seti ile birlikte gelir.
Sophie, “Veri biliminde yeniyseniz, ancak genel programlama kavramlarına ilişkin bazı temel anlayışlara sahipseniz, R iyi bir seçimdir.” diyor. R’deki veri yapıları, değişken türleri ve analiz araçları basittir. Ayrıca özellikle veri bilimi için oluşturulmuştur. Yeni başladığınızda, sözdizimi veya birden fazla farklı kitaplık ile çıkmaza girmenize gerek yok.
R’nin temel kurulumuyla, doğrusal regresyonlar veya t testleri gibi birçok veri bilimi işlevine erişebileceksiniz, güzel grafikler ve görselleştirmeler oluşturabileceksiniz. R ayrıca, R kodunu çalıştırmayı ve çıktıyı incelemeyi kolaylaştıran entegre bir geliştirme ortamı (IDE) olan RStudio ile iyi bir şekilde eşleşir.
R’yi ilk öğrenirken bilmeniz gereken bazı faydalı paketler şunlardır:
- Veri bilimi paketlerinin toplanması: tidyverse
- Veri işleme: dplyr (tidyverse’de de bulunur)
- Görselleştirmeler: ggplot2 (tidyverse’de de bulunur)
- Sınıflandırma ve regresyon: caret
SQL
SQL (“sequel” olarak telaffuz edilir), programcıların içerdikleri verileri yönetmek için veri tabanlarıyla iletişim kurmasına izin veren bir dildir. İlişkisel bir veri tabanında depolanan verileri sorgulamak ve düzenlemek için yaygın olarak kullanılır.
Veri bilimcileri, SQL kullanarak bir veri tabanından veri çıkarır ve ardından bu verileri analiz için R veya Python’a aktarır. Sophie, “Veri analizi için hangi dili öğrenirseniz öğrenin, veri tabanlarından veri çekmek istiyorsanız SQL’i öğrenmek önemlidir.” diyor.
SQL bilmek; PostgreSQL, SQLite, MySQL ve diğer ilişkisel veri tabanlarıyla çalışmanıza olanak tanır. Temel sorguların sözdizimi farklı veri tabanlarında benzerdir, bu da SQL’i bu amaç için çok yönlü bir dil haline getirir.
Daha Fazla Veri Bilimi Dili
Hangi sektöre girdiğinize bağlı olarak, veri bilimi için belirli bir dil öğrenmeniz gerekebilir. Ne için kullanıldıkları hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki dil listesine göz atın.
- C/ C++: Hem C hem de C++, kodlama temellerinin güçlü bir şekilde anlaşılmasını gerektirir ve öğrenmesi daha fazla zaman alabilir. Python veya R ile birleştirildiğinde, C/C++ veri kümeleri üzerinde daha hızlı ve verimli hesaplamalar yapmak için kullanılabilir.
- Java: Birçok kurumsal sistem Java arka uçları üzerine kuruludur. Zaten Java ile çalışıyorsanız, veri bilimi yöntemlerini doğrudan mevcut kod tabanınıza entegre edebilirsiniz.
- JavaScript: D3.js gibi kitaplıklar, etkileşimli veri görselleştirmeleri geliştirmek için uygundur. JavaScript, TensorFlow.js gibi makine öğrenimi kitaplıklarını da destekler.
- MATLAB: Gelişmiş sayısal hesaplamalar ve karmaşık matematiksel problemlerin üstesinden gelmek için idealdir. MATLAB, akademide matematik, fizik ve mühendislik öğretiminde yaygın olarak kullanılmaktadır.
- SAS: Gelişmiş analitik, iş zekâsı ve tahmine dayalı analitik için oluşturulmuştur. SAS; sağlık bilimlerinde, bankacılıkta ve sigortacılıkta yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Stata: Ekonomi araştırmalarında, kamu politikasında ve sosyal bilimlerde kullanılır. Stata, basit tanımlayıcı analizden karmaşık istatistiksel modellemeye kadar her şey için tasarlanmıştır.
- Scala: Büyük miktarda veriyi işleyebilen güçlü bir dildir. Scala, Java Sanal Makinesi üzerinden çalışır, yani Java programlarıyla iyi bir şekilde bütünleşir.
- Julia: Sayısal analiz ve hesaplamalı bilimsel analiz için tasarlanmış yeni bir programlama dilidir. Fizik, kimya, astronomi, mühendislik, biyoinformatik ve diğer alanlardaki uygulamalar için kullanışlıdır.
