[0:00]Eee bir bilen bir bilmeyen serisine hoş geldiniz. Bugün Ezgi ile birlikteyiz. Hoş geldin Ezgi. Hoş bulduk. Merhaba. Nasılsın? İyidir, teşekkür ediyorum. Sıcaklarda tutunmaya çalışıyorum hayata. İstanbul bildiğiniz gibi değil. Sen nasılsın Boran? Çok teşekkür ediyorum davetin için. Çok mutlu oldum buraya geldiğim için. Eee rica ederim. Biz de eminim izleyenler de çok mutlu olacaktır ve senden eee gerekli bilgileri alacağımız için ayrıca onlar adına da çok teşekkür ederim. Eee iyiyim bu arada. Eee istersen direkt kendini tanıtmayla başlayabiliriz. Tabii ki. Ben Ezgi. Yaklaşık 6 yıldır sektördeyim. Ekonomi çıkışlı bir veri bilimciyim. Bunu özellikle vurgulamayı seviyorum. Eee çünkü mühendis değilim ve sektörde hala çok abes karşılanan bir durum. O yüzden bir sorunuz olursa bu konularla alakalı bana her türlü mail atabilirsiniz. Onu da ayrıca belirteyim. Ekonomi lisansını bitirdikten sonra hiç ara vermeden uygulamalı veri biliminden yüksek lisans yaptım. Oyun, havacılık sektörü, vergi denetimi, danışmanlık, şu anda da lüks perakende olmak üzere çeşitli sektörlerde çalıştım. Eee sektöre ben de birçok kişi gibi aslında böyle start-uplarda başlayarak başlayarak girdim, çalışarak başladım. Eee ve start-up kültürünü maalesef sevmediğime karar vererek kendimi böyle kurumsala teslim ettim. Kurumsal dedim köpeğin olayım. Gerçekten öyleyim. Maalesef. Çünkü start-up'ta sevmediğim taraf şuydu. İş ve hani kişisel hayat ayrımının pek olmaması ve bu benim çalışma stilime pek hitap etmiyordu. İşte 9-5 çalışayım. Ben de arkası gelmesin gibi mantıkta ilerliyorum ben. Gece arayıp birinin benden 11'de bir şey aramasını çok tercih etmiyorum. O günden beri kurumsaldaayım. Bunun yanı sıra mentorluk veriyorum. Eee zaman yaratabildikçe topluluklarda rol almaya çalışıyorum. Aynı zamanda son zamanlarda böyle işte sosyal medyada içerik üretmeye başladım. Ben de işte senden ve keza işte başkalarından özenip YouTube'a bir ufak girmeye çalışıyorum şu an. Kısaca galiba böyle anlatabilirim kendimi. Teşekkür ederim. Evet, Instagram ve YouTube linklerinin hepsini yorum olarak aşağıya açıklamaya bırakacağım. Beni takip edenler arkadaşlar Ezgi'yi de %100 takip edin. Gerçekten kendisi çok eğlenceli içerikler üretiyor. Teşekkür ederim. Eee direkt şey diyeyim. Peki şu anda 2025'te veri biliminde kariyer yapmak isteyenlerin en sık yaptığı hata nedir sence senin aldığın feedback'lere göre veya gözlemlediğine göre? Bununla alakalı böyle madde madde liste sıralayabilirim. Çünkü bence çok hata yapılıyor bu konuda. Eee konuyu veri tarafını, bu yazılım tarafını, IT tarafını çok bilmemekten de kaynaklanıyor olabilir. O yüzden böyle kendimce bir toparlayacağım burayı. Bence en temel hata yetersiz matematik ve istatistik temeli. Yani bizim taraf veri biliminde ve veri analizinde keza istatistiği çok fazla kullanıyoruz. İşte doğrusal cebir olsun, olasılık olsun. Bunlar çok sık kullandığımız şeyler. Bu kavramlar bilinmeden arka taraf teorik bilinmeden dalınmaya çalışılıyor direkt ve bence bu çok büyük bir hata. Yani ileride mesleğin ileriki süreçlerinde karşılaşılan birçok şeyin eee temeli burada aslında ve bunları iyi bilmesi gerektiğini düşünüyorum. Çok fazla kaynak, ücretsiz kaynak da var bununla alakalı. Sadece kod yazarak maalesef olmuyor. Arka tarafta istatistiği de tamamlamak gerekiyor diye düşünüyorum. Eee programlama becerileri artık böyle hani teknik tarafta yapay zeka bizim yerimize hallediyor gibi oldu. Ama yeni girecek kişiler için tabii ki de bu da çok önemli. Bunun da gelişmesi gerekiyor. Eee ama en önemlilerinden biri bence gerçek dünya verisiyle çalışılmaması. İşte Kegle'da ya da UCI machine learning vardı galiba. Oradaki veri hazır veri setleriyle problemi olmayan zaten temiz veri setleriyle çalışılması ya da gerçek dünya problemlerini çözmek üzerine bir şey yapılmaması. İşte bazen CV atıyor insanlar. İnceliyorum. IMDB Top 500 film listesinin işte analizi, dashboard'larını çıkarmış, bir şey tahminlemiş. Tamam ama ben işveren olsam bu benim nasıl bir problemimi çözecek? Evet. Ne işime yarayacak bu benim? Bence çok büyük bir problem. Evet yani diyelim ki Boston veri seti var. Ama başvuru yaptığın firma perakende veya bir start-up. Emlak şeyi değil sektörü değil.
[4:52]Aynen. Yani en azından başvurduğumuz şirketin sektörüne dair bir veri olsa o bile iş görür. Ama işte böyle The Office dizisinin şeyleri, metinleri, text'leri, IMDB Top 500, Boston dediğin gibi en çok kullanılan. İşte Iris data set var ki hepimiz öğrenirken illa bakmışızdır. Bunların kullanılması ve ben CV'lerde görünce direkt geçiyorum. Bu bir proje değil benim için diye. Bu çok büyük bir karşılaştığım, en büyük ve sık yapılan hatalardan birisi. Eee bir de son olarak şunu söyleyebilirim galiba.
[6:26]En çok aldığım maillerden birisi işte ben eee IT tarafına girmek istiyorum, veri tarafına girmek istiyorum. Ben veri bilimci olmak istiyorum. Biraz konuşuyoruz, mailleşiyoruz ama öğreniyorum ki meğer işte veri mühendisi aslında olmak istiyor. Title'lar artık çok geniş olduğu için veri tarafında işte veri mühendisi var. AI Developer diye bir şey çıktı son dönemlerde. Bir ara Prompt Engineering vardı. Kendi title'ını, kendi isteğini bulamıyor. Veri bilimi çok konuşuluyor ya da makine öğrenmesi mühendisliği çok konuşuluyor diye onu istediğini sanıyor. Buradaki karmaşıklığı da anlayabiliyorum. Hani bir veri mühendisi çıksın da anlatsın mesleğini ben görmedim bu arada. Hani Türkçe en azından. Böyle bir içerik falan görmedim. Senin yaptığı şey o yüzden çok kıymetli burada. Tekrar teşekkür ediyorum kendi adıma da. Çünkü bilinmiyor title'lar. Bilinmediği için de ben şunu olmak istiyorum, bunu olmak istiyorum. Sonra sektöre giremiyor ya da giriyor, mutsuz oluyor. Eee o yüzden önce bu title'ların, pozisyonların araştırılması gerektiğini düşünüyorum. Sadece hani kodlama da değil. Project manager'lık var, Business Analyst'lik var. Çok fazla title var bu sektörde.
[7:49]Ben de onu çok fark ediyorum. İşte 4 element gibi işte front-end, back-end. Eee başka siber güvenlik. Diyorum ki DevOps var. İşte MLOps var. Diyorum ki matematiği sevmiyorsan nasıl yapacaksın? Hani veri bilimini. Veri analist, SQL'le alakalı Python'ın o kadar şey değil.
[8:14]Diyorum ki business analist var. İşte hiç, sadece biraz SQL yazıyorsun ve çoğunlukla sosyal iletişim. Hani projeleri şey yapıyorsun. Diyorum proje management var. Böyle bir alan var. Hani yine IT'de çalışıyorsun ama hani proje yönetiyorsun falan. Gerçekten hani 4 element gibi sadece bu var sanılıyor. Ama halbuki arka tarafta title title bir sürü dediğin gibi AI Tabii canım her geçen gün yeni bir şey çıkıyor.
[8:40]O yüzden hani ve bu noktada şu dikkat edilmesi gerekiyor. Sonuçta arkadaşlar bu sizin hayatınızın belli bölümünde yapacağınız bir meslek. Hani bunun okudum tamam kabul ediyorum deyip geçemezsiniz. Hani şey. O yüzden detaylı bakmanız lazım. Her gün bu işte ki zaten bir sonraki sorum da tam bununla alakalı. Mesela veri bilimine girmek isteyen kişileri bir günle anlatabilir misin? Çünkü birçok kişi sadece Python, SQL yeterli olur mu? Fakat soft skilllerin de çok önemli olduğunu biliyorum. Eee günüm genelde şöyle geçiyor. Sabah uyanıyorum ve halihazırda bizim zaten dönen arkada aylık, haftalık, günlük çalışan modellerimiz oluyor. Bu pipeline'ı, model pipeline'larını, veri pipeline'larını kontrol ediyorum çalışıp çalışmadığını. Hata atmışlar mı, atmamışlar mı? Atmışlarsa onu çözmeye çalışıyorum gibi sabah bir rutinim var. Sonrasında toplantılarımız var tabii ki. İşte daily'ler, weekly'ler ya da iş birimleriyle toplantılarımız oluyor. Eee toplantı bu mesleğin olmazsa olmazı. Maalesef yaptığımız her şeyi raporlamamız gerekiyor iş birimine. Çünkü iş birimine çalışıyoruz. Şirket içinde de çalışıyor olsak, kurumsaldaıyım şu an danışmanlık vermiyorum. Ama ben dışındaki herhangi bir birim benim için iş birimi ve her birisiyle sürekli update'leşmem gerekiyor yaptığımız işlere dair. Eee onların ihtiyaçlarını, hedeflerini, yeni proje var mı yok mu? Bunları dinliyoruz, çözüm üretmeye çalışıyoruz. Yaptığımız şey aslında biraz da çözüm mühendisliği de diyebiliriz buna. İş neyse ne gerektiriyorsa. Excel mi gerektiriyor onu da yapıyoruz. SQL, Python, AI neyse onu yapmamız gerekiyor. O yüzden sadece Python, SQL değil kesinlikle ona katılmıyorum. Eee örneğin öğleden sonra da bu ihtiyaçlara yönelik diyelim ki veri analizini yapıyorum, bu işin veri mühendisliğini yapıyorum, modeli kuruyorum. İşte deploy ediyorum belki modeli. Raporlar hazırlıyorum, sunum hazırlıyorum. Halihazırda projem varsa bununla alakalı update'lerimi geçiyorum iş birimlerine. Eee günün sonunda sadece kod yazmış olmuyorum. İş birimi tarafıyla sürekli iletişimde kalmak benim işimin en azından bir veri bilimci olarak en önemli parçası. Eee kod tarafında da Python ve SQL evet ana yazdığımız şeyler. Bu arada şey bence duyduğum en azından ben SQL yazmam, Python yazarım gibi bir şey var veri bilimi tarafında. Bu böyle değil arkadaşlar. SQL başından sonuna kadar yazıyorsunuz. Full-stack bir veri bilimci olmak istiyorsanız SQL bilmek zorundasınız. Verinin temizliğini de siz yapıyorsunuz, veri seti hazırlamayı da siz yapıyorsunuz. Modeli de siz kuruyorsunuz. Hatta model kurmak işin en kolay kısmı. Feature engineering'dir bunun işte arka planda bütün veriyi birleştirmesidir. Milyon satırlık verilerle bu işlemi yapıyorsunuz ve bunu Python'da yapmak optimize bir iş değil zaten. O yüzden SQL bilmek zorundasınız. Full-stack bir veri bilimci olmak istiyorsanız. Bu konuda biraz dertliyim, o yüzden vurguluyorum. Birkaç kişi işte işe alımlarda İşe alımlarda SQL bilmiyorum falan diyorlar. Hayır yani eğer hani veri bilimci, en azından bizim karşıladığımız şeyleri, iş requirementlarını karşılamak istiyorsan SQL bilmen gerekiyor. Çünkü full-stack çalışıyoruz biz. Yapıyoruz bunu maalesef. Eee yani verinin inden girip işte deployment'ına kadar yapıyoruz. Production'ı da biz çıkartıyoruz. GCP üzerinden Cloud üzerinden deployment'larını da yapıyoruz. Eee o yüzden çok yoğun geçiyor diyebilirim bir günüm. Ama SQL konusunda çok şeyim, kararlıyım. Bilinmesi gerekiyor. Ben ben ilk defa duydum bunu. Hani ben SQL yazmıyorum. Evet Python. Ben bu bunu çok o yüzden güldüm yani. Ben normalde bunu hani başka bir yerde duymuş olsam kahkaha atardım şu anda YouTube diye çok şey yapmadım açıkçası. Çünkü ya sonuçta Python'da yazsan, Scala'da yazsan, Java'da yazsan bu bir tool, yani bir araç. Hani ben suşi, ben çubuk kullanmıyorum, kaşıkla yiyeceğim ve şey.
[12:49]Hani bunu ilk defa duydum. Hani ben de çok Programlama dili değil de sonuçta bu bir araç. Bizim daha iyi, daha üretken, daha efektif ve daha az cost üreten hizmetler sunabilmemiz için kullandığımız araç. Aynı Türkçe iletişim bir araç, İngilizce gibi. O yüzden bunu ilk defa duydum ve Ya maalesef çok sık karşılaştım ve hani şey diyen junior'ın bile oldu. Ben SQL'i sevmiyorum. Sevmediğim için yapamıyorum. Sektörde gerçekten SQL bu kadar önemli mi? Böyle gerçekten kendine dert edinmiş SQL yapmayı istemiyor.
[13:25]Hani çok gerçekten dert edinmiş. Ya diyorum hani böyle. Full-stack olmak istiyorsan bu, bu, bu kadar hani SQL ve Python. Buradayız. Bizim ana yazdığımız şeyler bunlar. Başka bir şirket Ruby istiyordur. Ne bileyim, gider onu öğrenirsin. Ama burada böyle. Türkiye'de genelde ve benim gördüğüm yurt dışında da SQL ve Python üzerinden ilerliyor bu tür şeyler. O yüzden bilinmesi lazım veri bilimci olmak için. Zaten başka bir şey de kalmıyor yanlış bilmiyorsam.
[14:05]Ya ben de kullanmadım. Hani %50'sini ben istemiyorum. Veri bana hazır yani mantığı o bu arada. Hani veri bana hazır gelsin. Ben veri analistinin, veri mühendisinin yaptığı işi yapmayayım. Ben sadece model kurayım diyor kendince. Ama bu o zaman veri bilimci olmuyorsun. Sadece model kurmanın bir anlamı çok da yok hani. Bir noktadan sonra repetitive bir task olduğu için bu. Önemli olan zaten öncesini çok iyi halledebilmek ya. O o pek oturmamıştı. Çok spesifik bir örnek de hatırlıyorum. Evet. Bir de bir de model oluştururken CatBoost üstüne bütün modelleri Üstüne çikolata. Peki üçüncü sorum aslında bayağı bir önemli. Çünkü şu an ben birçok insandan aldığım mesajlara göre nasıl kullandıklarını fark et yani nasıl kullanacaklarını bilmediklerini fark ettim. Eee bu noktada yapay zekayı sen nasıl kullanıyorsun? Hem iş için yanıtlayabilirsin hem kişisel hayatın için yanıtlayabilirsin veya bir şey öğrenirken gibi yanıtlayabilirsin. Eee bu soru üniversitelere gittiğimde bana da çok sık geliyor. Üniversitelerde genel anlamda sanırım hani cheating olarak ya da plagiarism olarak kabul edildiği için bu sektörde nasıl kullanıldığını tam olarak anlayamıyorlar. Eee ama ben kişisel olarak her şeyde kullanıyorum yapay zekayı. İşte terapistim olarak kullanıyorum. Haftalık diyet listemi çıkartıyorum. İşinde çok sık kullanıyorum. Eee ve tamamen hani işimi hızlandırmak, deneme yanılma sürecimi kısaltmak, eee üretkenliğimi arttırmak amacıyla kullanıyorum. Düşünce sürecimi kesinlikle etkilememesine bu arada uğraşıyorum. Kendim de düşünüp bir şeyleri bulayım, beni köreltmesin. Bunun için uğraşıyorum. Eee ama kod yazarken mesela işte kod önerileri almak o kadar işimi rahatlatıyor ki ya da metin önerisi almak. Bir mail yazacağım ve mailin çok dikkatli, düzenli olması gerekiyor. Burada onu kullanabiliyorum. Kodun taslağını alıyorum. Üstüne kompleks bir hale ben getiriyorum diyebiliriz mesela. Her şeyi ona yazdırmaya çalışmaktan ziyade bu tarz bir destek alabiliyorum. Yani onu aslında bir junior'mış gibi kullanabiliyorum böyle daha tırnak içerisinde kolay işleri ona yaptırıp üstüne bir şeyleri ben koyuyorum. Şirket içinde de mesela bir tool yazdık AI tool'u. Text input'unu SQL sorgusuna çevirip database'e sorguyu atıp sadece sonuç döndüren bir yapay zeka. Şirkette de hani bunu yaygınlaştırmaya çalışıyoruz yapay zeka kullanımı. Hatta Gartner Marketing ödüllerinde finale kaldık bu projemizle. Ödül alamadık ama finale kaldık. Eee ve hani bu gerçekten yaygınlaşmaya başlayan da bir şey. Şirketler de bunu destekliyor. İlk çıktığı zamanki gibi hayır AI yasak işte şirket bilgisayarından kullanamazsınız gibi bir şey değil. In-house olarak da gelişmeler yapılıyor bu alanda. O yüzden hile gibi düşünülmesi bence yanlış. Değer görüyor yani bu sistemler. Destekleniyor da aynı şekilde. Eee önemli olan çünkü zaten problemi çöz hangi problemi çözmek için yapay zekayı kullanıyorsunuz ve bu çıktıyı nasıl değerlendiriyorsunuz, yorumlama kısmını nasıl yapıyorsunuz? Eee çünkü teknik tarafta kodlamayı çok güzel halledebiliyor artık yapay zeka. Ama veri bilimci olarak yorumlaması çok daha önemli yapay zekanın. Senin nasıl kod yazdığın önemli. Tamam önemli ama o kadar da önemli değil. İstiyorsan çok kirli bir kod yaz. Çıktı önemli. Sen üst tarafı nasıl ikna ediyorsun? Karar vericiyi nasıl eee inandırabiliyorsun verdiğin çıktılara ya da business'ı nasıl etkiliyorsun modelinin yorumlarıyla? Bu daha önemli. Eee junior'lar için tabii ki bu hani sektöre yeni girecek insanlar için çok dikkatli kullanılması gerektiğini düşünüyorum. Çünkü çok köreltebilir bence. Eee çünkü her kodu da ona yazdırırsak o noktada bir hani sorun olur. Ben şu an o kodu review edip eee yanlış nerede, hata nerede bulup kendimce düzeltebiliyorum ama bu yetkiyi kazanabilmemin sebebi yapay zekasız bu işi öğrenmiş olmam. Eee bence o yüzden çok dikkatli kullanılmalı ama şeye de karşı değilim hani sıfırdan kimse artık kod yazmıyor oturup kendimi terminale böyle siyah ekrana kod yazma günleri hani onlar bitti. Eee o yüzden ben yapay zekanın kullanımında hiçbir problem görmüyorum. Sadece sektöre yeni girecekler, yeni öğrenenler için çok dikkatli kullanılması gerektiğini düşünüyorum. Ya evet günün sonunda aslında tam olarak yapay zekayı amacı doğrultusunda kullanıyorsun. Hani sana yardımcı olması, senin canını sıkan ve kolay bir şekilde halledilebilecek işleri senin yerine hızlıca yapıp sen daha fazla üret enerjini daha üretken şeyleri ayırabiliyorsun.
[19:30]Ya aslında tam olarak böyle. O yüzden bir yandan tadını çıkarmak gerekiyor ve aslında o kaydetmek de bir nevi kanıt olmuş oluyor. İşte kendine göster bak bunları yaptın diye gösterebiliyorsun.
[22:50]Çünkü zihnimiz ya çok kandırıyor. O LinkedIn'deki işte bir yerlerdeki sürekli o hani birilerinin başarı hikayesini dinlemek gerçekten demorize ediyor insanı. Çünkü kendi başarınızı görmüyorsunuz bir noktadan sonra. O yüzden kayıt altında olursa en azından dönüp baktığınızda o gelişimi görmek çok daha kolay ve motive ediyor insanı. Öneriyorum arkadaşlar.
[29:24]Ben de şey yapıyorum. Öneriyorum. Benim sorularım bitti. Tecrübelerini aktardığın için çok teşekkür ederim. Hem izleyenler adına teşekkür ederim, hem de kendi adıma teşekkür ederim. Eee bu şekilde. Beni davet ettiğin için ben çok teşekkür ederim. Çok kıymetli bir iş yapıyorsun. Önce onu söyleyeyim. Eee çünkü her geçen gün gelişen ve değişen bu garip alanda en azından bir şeyler aktarmaya çalıştığın için ve Türkçe bu tarz içerikleri yapanlar olmadığı için asıl ben de teşekkür ederim. Çok severek takip ediyorum bütün videolarını. Teşekkür ederim.
