Verinin Fısıltısı: Sayılardan Anlama Giden Yol

 

İnsanlık tarihini incelediğimiz zaman bilgiye ulaşmanın yollarının değiştiğini, teknolojik gelişmeye paralel pozitif bir evrilme gösterdiğini görmekteyiz. Mağara duvarlarındaki çizgilerden matbaa harfine, oradan da dijital piksele kadar uzanan bu yolculukta en son durağımız ise veridir. Veriye artık modern dünyanın görünmez yakıtı denilmesi boşuna değildir. İyi de bu veri ne söylüyor? Onu nasıl duyarız? İşte veri biliminin özü bu sorulara verilen yanıtlarda gizlidir. Veri bilimi, ham ve çoğu zaman kaotik(karmaşık) bilgiyi anlamlandırmakla ilgilenir. Ancak bu alan yalnızca teknolojik bir araç değil, aynı zamanda insanın evrendeki yerini kavrama çabasında yeni bir bakış açısıdır. Sayıların, metinlerin, seslerin ve görüntülerin arkasında saklanan düzeni ortaya çıkarma gayretidir. Bu karmaşık yolculukta ise pusulamız gayet tabii  programlamaya hakimiyet ve ilgili yazılım dilleri olacaktır.

1. Programlama: Veriye Anlam Yüklemenin Sanatı

Python… R… SQL… Java… Scala… Julia… Her biri farklı bir felsefenin temsilcisi. Python; sadeliğiyle anlaşılabilirliğin, R; istatistiksel duyarlılığın, SQL; yapısal disiplinin, Java ve Scala; büyük sistemlerde ölçeklenebilirliğin ve Julia; performansın dilidir. Ancak bu dillerin her biri, nihayetinde veriye kulak vermek içindir. Onun ne söylediğini anlamak ve bazen de sessizliğinde bir çığlığın gizli olup olmadığını fark etmek… Bu diller sadece komut satırlarında yazılmış karakter dizileri değildir. Onlar, veriye can veren, veriyi harekete geçiren ve onu içgörüye dönüştüren araçlardır. Tıpkı bir filozofun dili nasıl bir hakikate yöneliyorsa, veri bilimcinin de kodu aynı şekilde görünmeyeni görünür kılar.

2. Veri Türleri: Ham Gerçeğin Çeşitlenmesi

Her bilgi, doğduğu bağlama göre başka bir kimliğe bürünür. Sayılabilir olan (nicel veri), yorumlanabilir olan (nitel veri), yapılandırılmış olan (tablo verisi) ya da serbest biçimli olan (video, metin, ses)… Hepsi kendi içinde bir hakikat barındırır. Her biri, farklı bir yaklaşımı, sezgiyi talep eder. Bir veriyi yanlış sınıflandırmak; bir çiçeği yabani ot sanmak gibidir. Onu biçmeden önce tanımak gerekir. Çünkü kimi veriler sessiz, kimi veriler ise bağırarak konuşur. Veri bilimi, hangi sesi nasıl dinleyeceğini bilenlerin sanatıdır.

3. İstatistik: Belirsizlikte Yön Bulma

İstatistik sadece bir sayı oyunu değil, aynı zamanda bir epistemolojidir. Yani bilginin kaynağına ve sınırına dair bir düşünme biçimidir. Hipotez testleri, örnekleme yöntemleri, güven aralıkları… Bunların hepsi, veriyle kurulan diyaloğun kurallarıdır. Veri bilimcisi, veride saklı olan düzeni açığa çıkarmak için bu kurallara başvurur. Çoğu zaman istatistiksel anlamlılık ile yaşamın anlamı arasında fark olması ise kaçınılmazdır. Çünkü her p-değeri hayatın gerçeğini anlatmaz; bazen anlam, sayının ötesinde saklıdır.

4. Gelecek: Kodlar Arasında İnsan

Üretken yapay zeka, getirdiği yenilikler ile kavramdan uygulamaya veri biliminin sınırlarını genişletmektedir. Fakat bu genişleme aynı zamanda sorumluluğu da beraberinde getirmekte “Bu veriyi kullanmalı mıyım?” sorusu, “Bu modeli nasıl eğittim?” e kadar önem kazanmaktadır. Çünkü teknolojik ilerlemenin etikle dengelenmediği yerde insan geri çekilir, sistem ise büyür ama anlam kaybolur. Veri bilimi, sayılardan anlam çıkarmanın ötesinde bir varoluş biçimidir. O, evrendeki düzenin, insan aklıyla nasıl okunabileceğine dair modern bir yorumdur. Her kod satırı bir sorudur; her model bir varsayım. Nihayetinde tüm bu çaba, verinin fısıltısını duymak, ona bir isim vermek ve sonra o ismin içinden dünyayı yeniden düşünmektir.