Matematik Bilmeden Veri Bilimi Yapılır mı?

Veri bilimi dünyasına adım atmak isteyen herkesin aklındaki o meşhur soru: "Matematik şart mı?" Bu sorunun kısa cevabı "hayır", ancak uzun ve dürüst cevabı "bir noktaya kadar evet".
Veri bilimi; istatistik, bilgisayar bilimi ve matematiksel modellemenin kesişim noktasında yer alır. Günümüzde gelişen yazılım kütüphaneleri (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sayesinde, arka plandaki karmaşık denklemleri bilmeden de bir makine öğrenimi modelini çalıştırmak mümkündür. Ancak bu, direksiyonun nasıl çalıştığını bilmeden araba sürmeye benzer; düz yolda gidersiniz ama motor arıza yaptığında veya yol engebeli hale geldiğinde çaresiz kalabilirsiniz.

---

Matematik Bilmeden Nereye Kadar Gidilir?​

Eğer hedefiniz sadece veri görselleştirme yapmak, temel SQL sorguları yazmak veya hazır kütüphanelerle standart tahmin modelleri (örneğin ev fiyatı tahmini) kurmaksa, derin bir matematik bilgisine ihtiyacınız olmayabilir.

• Uygulamalı Veri Bilimi: Python veya R dillerindeki hazır fonksiyonları kullanarak veriyi temizleyebilir ve modelleri eğitebilirsiniz.
• Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML): Veriyi sisteme verip en iyi modeli otomatik olarak seçen araçlar sayesinde matematiksel detaylara girmeden sonuç alabilirsiniz.

Ancak bu aşamada yapacağınız şey "Veri Bilimi"nden ziyade "Veri Teknisyenliği" olacaktır.

---

Neden Matematik Öğrenmelisiniz? (Kritik Alanlar)​

Gerçek dünyadaki problemler her zaman temiz ve doğrusal değildir. Bir noktada neden-sonuç ilişkisini kurmak ve modelinizi iyileştirmek için şu üç temel matematik alanına ihtiyaç duyarsınız:

1. İstatistik ve Olasılık: Karar Verme Sanatı​

Veri biliminin kalbi istatistiktir. Elinizdeki verinin anlamlı olup olmadığını veya sonucun tamamen şans eseri çıkıp çıkmadığını anlamak için istatistik bilmeniz gerekir.

• Hipotez Testleri: "Bu yeni özellik kullanıcı deneyimini gerçekten artırdı mı?" sorusuna cevap verir.
• Olasılık Dağılımları: Verinin karakterini (Normal dağılım, Bernoulli vb.) belirlemenizi sağlar.

2. Lineer Cebir: Verinin Dili​

Bilgisayarlar veriyi tablo olarak görmez; onları matrisler ve vektörler olarak işler.

• Görüntü işleme yapıyorsanız, her piksel bir matris elemanıdır.
• Öneri sistemlerinde binlerce kullanıcı ve ürün arasındaki ilişki devasa matris operasyonları ile çözülür.

3. Kalkülüs (Türev ve İntegral): Optimizasyon​

Bir modelin "öğrenmesi" demek, aslında bir hata fonksiyonunu (loss function) minimuma indirmek demektir.

• Gradient Descent (Gradiyent İnişi): Bir dağın tepesinden en aşağıya en hızlı yoldan inmeye çalışmak gibidir. Bu inişin yönünü ve hızını tayin eden şey türevdir.

---

Matematik Korkusunu Yenmek İçin Bir Yol Haritası​

Eğer matematik temelinize güvenmiyorsanız, her şeyi en baştan öğrenmeye çalışmak yerine "Geriye Doğru Öğrenme" metodunu izleyebilirsiniz:

1. Kodla Başlayın: Önce Python öğrenin ve basit bir model kurun.
2. Sorgulayın: Modeliniz hata verdiğinde veya %99 doğruluk gibi gerçek dışı bir sonuç verdiğinde "Neden?" diye sorun.
3. İhtiyaç Duyduğunuzda Öğrenin: Örneğin, "Neden bu algoritma matris çarpımı yapıyor?" dediğiniz an lineer cebirin o kısmına bakın.

Bilmeniz Gereken Minimum Matematik Seviyesi​

Sonuç​

Matematik bilmeden veri bilimine başlayabilirsiniz, ancak bu alanda uzmanlaşamazsınız. Matematik size modellerin "kara kutusunu" açma ve gerçek hayatın karmaşık problemlerine özel çözümler üretme gücü verir. Başlangıçta formüllere boğulmak yerine, mantığını (sezgisel olarak) anlamaya odaklanmak en sağlıklı yoldur.