Neden The Near Future ifadesini başlıkta kullandığımı merak ettiyseniz bu yazı beklentinizi karşılayabilir.Bu ifadeyi ABD'de yerleşik olan, Data Science çözümleri geliştiren ve danışmanlığını yapan bir şirketin kullandığı slogan üzerinde görmüştüm.İnsanoğlu her zaman geleceği merak etmiştir.Geçenlerde Discovery Science'da izlediğim belgeselde Stephen Hawking'in geleceğe zaman yolculuğu merakında olduğu gibi.Bu merak insanı her daim daha çok araştırma ve bilgiye muhtaç etmiştir.Hangi iş üzerinde hangi alt alanla ilgili olursa olsun yakın geleceği görebilmek kurumlara çok büyük avantajlar kazandırmıştır.İşte son zamanlarda gelişen veri sistemleri ve programlama teknolojileriyle birlikte yeni bir disiplin "Veri Bilimi" ortaya çıkmıştır.Veri Bilimi özellikle ABD'de İş Zekası'nın tahtını sarsmaya başlamıştır.Kurumlar artık sahip oldukları verileri analiz ederek data mining çalışmalarıyla boyutlar (satış,üretim,finans gibi...) arasında önemli ilişkileri ortaya çıkarıp faydalı olgular o elde etmekle yetinmek istemiyorlar.Bütün bu çalışmaları bir adım daha öteye taşıyarak sahip oldukları veriler üzerinden yakın geleceğe dair tahminsel modeller tasarlayarak önemli kazanımlar da elde etmek istemeye başladılar.Bu bilgi aslına bakılırsa yeni bir şey değil.Kendi eğitim hayatımdan örnek verecek olursam mesela bir Üretim Planlama dersinin ilk konusu olan Talep Tahmini yapmada bu tip tahminsel(öngörüsel) modeller tasarlamıştık.Gene Yapay Zeka Uzman Sistemler dersinde yapay sinir ağları yöntemini kullanarak tahminsel(öngörüsel) modeller tasarlamıştık.Bütün bu akademik bilgiler 2010 yılı öncesinde vardı.Fakat o zamanki veri ve programlama teknolojisi Veri Bilimi'ni tam anlamıyla sahaya çıkarmak adına yeterli değildi.Mesela bir Veri Bilimi aracı olan Python'un Scikit learn (Makine Öğrenmesi-Yapay Zeka) kütüphanesi 2012 yılında hizmete sunulmuştu.Big Data o zamanlar (2010 öncesi) çok yeni bir kavramdı.Şimdi ise Veri Bilimi için gerekli bütün araçlar mevcut olmakla birlikte nitelikli insan kaynağı gücü sorunu ortaya çıktı.Çünkü bu güne kadar Veri Bilimcisi pozisyonu ihtiyacını tam anlamıyla karşılayabilecek bir akademik eğitim programı yoktu .Veri Bilimi akademik eğitim programları yeni yeni ABD'de açılmaya başlanmıştır.
Ben ise Veri Biliminde, almış olduğum Endüstri Mühendisliği lisans eğitim programı açısından kendimi şanslı sayıyorum.Eğitim programında Bilgisayar Programlama ,Lineer Cebir,Algoritmalar ve Programlama,Mühendislik İstatistiği,Modelleme ve Optimizasyon,Veri Yapıları ve Algoritmalar,Mühendislikte Matematik Metodları(Matlab),Yöneylem Araştırması,Endüstride Bilgisayar Uygulamaları(SQL,Access,Promodel,Visio),Yapay Zeka/Uzman Sistemler bu derslerle aslında geleceğe hazırlanmışım. Ve şu anda Yapay Zeka dersinin yüksek lisans programında gösterildiğini belirtmek isterim.Bugünkü programa kıyasla üst seviye bir eğitim aldığımı rahatlıkla söyleyebilirim.Tabii ki bu bilgiler bir projeye dönüşmediği müddetçe bir anlam ifade etmeyecektir.Benim de kısa vadeli hedefim Veri Bilimi aracı Python ve ilgili kütüphaneleri üzerinde yaptığım çalışmayı bir önce tamamlayarak proje yapmaya başlamaktır.Python , C# 'ı gördükten sonra öğrenilmesi çok kolay bir programlama dili kesinlikle.Bununla birlikte bilimsel kütüphaneleri ve sahip olduğu fonksiyonları açısından çok çok daha zengin bir kaynağa sahip.Belki de Python'un bu kadar çok zengin içeriğe sahip olmasında ki sebep Açık Kaynak platformu üstünde geliştiriliyor olmasıdır.Çünkü yapılan her iş gönüllülük esasıyla ticari kaygı olmadan yapıldığı için çok daha iyi işler ortaya çıkabiliyor.Open Source geliştiricilerin gelir kaynakları ise aldıkları bağışlar oluyor.
Sözün özü bizler geleceği her zaman merak etmeye devam edeceğiz.Ve bu merak bizlere belki de Veri Bilimi'nden çok daha ileri disiplinleri gelecekte ortaya çıkarma fırsatı sunacaktır.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder