Veri Bilimi Dünyasına Giriş ve Ortam Kurulumu

Bu kursa hoş geldiniz! Veri bilimi alanına ilk adımınızı atıyorsunuz ve doğru yerdesiniz. Bu ilk derste önce veri biliminin ne olduğunu ve neden bu kadar önemli olduğunu anlayacak, ardından Python ve Jupyter Notebook'u bilgisayarınıza kurarak kod yazmaya hazır hale geleceksiniz. Önceden programlama bilgisi gerekmiyor; sadece bir bilgisayar ve biraz merak yeterli.

Bu derste ne yapacağız?

Bu dersin sonunda veri biliminin günlük hayattaki yerini kavramış, Python programlama dilinin veri analizinde neden bu kadar tercih edildiğini öğrenmiş ve kendi bilgisayarınızda kod çalıştırabileceğiniz bir ortam kurmuş olacaksınız. Ön koşul olarak yalnızca internete bağlı bir bilgisayara ve dosya indirip kurulum yapabilecek yetkiye (yönetici izni) ihtiyacınız var. Herhangi bir programlama deneyimi gerekmiyor.

Kavram

Veri bilimi, elimizdeki ham verilerden (sayılar, metinler, tarihler, ölçümler) anlamlı sonuçlar çıkarma sanatı ve bilimidir. Bunu bir dedektif çalışmasına benzetebiliriz: dedektif, dağınık ipuçlarını (parmak izi, tanık ifadesi, kamera görüntüsü) bir araya getirip bir hikâye ve sonuç çıkarır. Veri bilimci de benzer şekilde dağınık ve karmaşık veriyi toplar, temizler, inceler ve ondan anlamlı bir sonuç ya da tahmin üretir.

Günlük hayatta veri bilimiyle sürekli iç içeyiz. Bir alışveriş sitesinin size "bunları da beğenebilirsiniz" diye ürün önermesi, bir müzik uygulamasının zevkinize uygun şarkı listesi hazırlaması, hava durumu uygulamasının yarının sıcaklığını tahmin etmesi ya da bir bankanın şüpheli bir kredi kartı işlemini fark edip sizi uyarması; bunların hepsinin arkasında veri bilimi ve veri analizi yatar. Bir markette kasadan geçen her ürün, bir hastanedeki her hasta kaydı, bir web sitesindeki her tıklama aslında birer veridir ve bu veriler doğru şekilde analiz edildiğinde şirketlere ve kurumlara çok değerli bilgiler sunar.

Python ise bu analizleri yapmak için kullandığımız bir programlama dilidir. Python'ı bir "araç kutusu" gibi düşünebilirsiniz. Nasıl ki bir marangozun elinde çekiç, testere ve tornavida gibi farklı işler için farklı aletler varsa, Python da veri bilimciler için hazır "aletlerle" (kütüphanelerle) gelir. Bu kursta en çok kullanacağımız alet Pandas adlı kütüphanedir; Pandas, tablo hâlindeki verileri (örneğin bir Excel dosyasındaki gibi satır ve sütunlardan oluşan veriler) kolayca okumamızı, düzenlememizi ve analiz etmemizi sağlar.

Python'ın veri biliminde bu kadar sevilmesinin birkaç önemli sebebi vardır. Öncelikle Python, İngilizce cümlelere yakın, sade bir söz dizimine sahiptir; bu da onu yeni başlayanlar için nispeten kolay öğrenilebilir kılar. İkinci olarak, dünya çapında çok geniş bir kullanıcı topluluğu vardır; bir sorunla karşılaştığınızda internette büyük ihtimalle aynı sorunu yaşamış ve çözmüş biri vardır. Üçüncü olarak, Pandas, NumPy, Matplotlib gibi veri analizine özel hazırlanmış, ücretsiz ve güçlü kütüphaneler sunar. Bu yüzden Python; akademiden finans sektörüne, sağlıktan pazarlamaya kadar pek çok alanda veri biliminin standart dili hâline gelmiştir.

Kod yazarken kullanacağımız Jupyter Notebook ise, yazdığınız kodu küçük parçalar (hücreler) hâlinde çalıştırmanızı ve sonuçları anında aynı ekranda görmenizi sağlayan bir çalışma ortamıdır. Bunu bir defter gibi düşünebilirsiniz: her sayfaya (hücreye) bir kod yazar, o kodu çalıştırır ve sonucunu hemen altında görürsünüz. Bu, özellikle veri analizinde adım adım ilerlemek ve sonuçları anında kontrol etmek için son derece kullanışlıdır.

Adım adım uygulama

Şimdi bilgisayarınıza Python ve Jupyter Notebook'u kuralım. Bu kursta, Python'ı ve veri bilimi için gereken tüm kütüphaneleri tek seferde kuran Anaconda adlı bir dağıtım paketini kullanacağız. Anaconda, Pandas gibi kütüphaneleri ayrı ayrı kurma zahmetinden sizi kurtarır ve Jupyter Notebook'u da beraberinde getirir.

• Adım 1 – İndirme sayfasına gidin: İnternet tarayıcınızı açın ve Anaconda'nın resmî web sitesinden "Anaconda Distribution" indirme sayfasını bulun. Arayüz ve indirme adımları zaman içinde değişebileceğinden, sayfadaki güncel yönergeleri takip edin.
• Adım 2 – İşletim sisteminizi seçin: Sayfada Windows, macOS veya Linux için ayrı indirme seçenekleri sunulur. Kendi işletim sisteminize uygun İndir düğmesine tıklayın. Bilgisayarınızın 64 bit olup olmadığından emin değilseniz, güncel bilgisayarların neredeyse tamamı 64 bit olduğundan bu seçeneği tercih edebilirsiniz.
• Adım 3 – Kurulum dosyasını çalıştırın: İndirilen dosyaya (uzantısı Windows'ta genellikle .exe, macOS'ta .pkg şeklindedir) çift tıklayın. Açılan kurulum sihirbazında İleri (Next) düğmesine tıklayarak ilerleyin.
• Adım 4 – Lisans sözleşmesini onaylayın: Karşınıza çıkan lisans metnini okuduktan sonra Kabul Ediyorum (I Agree) seçeneğini işaretleyip devam edin.
• Adım 5 – Kurulum türünü seçin: "Sadece benim için" (Just Me) seçeneğini seçmeniz, çoğu kullanıcı için önerilen ve daha az sorun çıkaran seçenektir. Ardından İleri düğmesine basın.
• Adım 6 – Kurulum konumunu belirleyin: Anaconda'nın bilgisayarınızda hangi klasöre kurulacağını gösteren ekranda, klasör yolunda Türkçe karakter veya boşluk olmayan bir konum seçilmesine dikkat edin (varsayılan konum genellikle uygundur). İleri düğmesine tıklayın.
• Adım 7 – Gelişmiş seçenekleri onaylayın: Karşınıza çıkan ek seçenekler ekranında varsayılan ayarları değiştirmeden Kur (Install) düğmesine tıklayın. Kurulum birkaç dakika sürebilir; bu sırada bilgisayarınızın internet bağlantısının kesilmemesine dikkat edin.
• Adım 8 – Kurulumu tamamlayın: Kurulum bittiğinde çıkan ekranlarda İleri ve son olarak Son (Finish) düğmelerine tıklayarak sihirbazı kapatın. İsterseniz bu ekranlarda çıkan ek tanıtım pencerelerini kapatabilirsiniz.
• Adım 9 – Anaconda Navigator'ı açın: Bilgisayarınızın başlat menüsünden (Windows) veya uygulamalar klasöründen (macOS) Anaconda Navigator uygulamasını bulup açın. Bu, size kurulu araçları gösteren bir kontrol paneli gibidir.
• Adım 10 – Jupyter Notebook'u başlatın: Anaconda Navigator penceresinde Jupyter Notebook kutucuğunu bulun ve altındaki Launch (Başlat) düğmesine tıklayın. Bu işlem tarayıcınızda otomatik olarak yeni bir sekme açacaktır; bu sekmede bilgisayarınızdaki klasörleri gösteren bir dosya listesi göreceksiniz.
• Adım 11 – Yeni bir not defteri oluşturun: Açılan sayfanın sağ üst köşesindeki New (Yeni) düğmesine tıklayın ve açılan listeden Python 3 seçeneğini seçin. Karşınıza boş bir hücre içeren yeni bir not defteri gelecektir; bu, kod yazmaya hazır olduğunuz anlamına gelir.
• Adım 12 – İlk kodunuzu deneyin: Açılan boş hücreye tırnak işaretleri olmadan print("Merhaba veri bilimi") yazın ve klavyenizdeki Shift tuşuna basılı tutarken Enter tuşuna basın. Hücrenin hemen altında Merhaba veri bilimi yazısının çıktığını görmelisiniz. Bu çıktıyı gördüyseniz kurulum başarılı demektir.

Kurulum tamamlandıktan sonra bir sonraki derste bu Jupyter Notebook ortamını kullanarak Python'ın temel yapı taşlarını (değişkenler, veri tipleri gibi) öğrenmeye başlayacağız.

Sık karşılaşılan sorunlar

Mini görev

Şimdi öğrendiklerinizi pekiştirmek için küçük bir görev sizi bekliyor. Jupyter Notebook'u açın, yeni bir not defteri oluşturun ve aşağıdaki adımları tek başınıza tamamlamaya çalışın:

• Yeni oluşturduğunuz not defterinin ilk hücresine kendi adınızı içeren bir selamlama yazdıran bir kod yazın, örneğin print("Merhaba, ben Ayşe") gibi (kendi adınızı kullanın).
• İkinci bir hücre ekleyin (üst menüdeki + düğmesine tıklayarak veya klavyeden B tuşuna basarak) ve bu hücreye yaşınızı bir sayı olarak yazdıran bir kod yazın, örneğin print(25) gibi.
• Not defterinizi bir isimle kaydedin (üst kısımdaki dosya adını tıklayıp değiştirebilir veya File menüsünden Save as seçeneğini kullanabilirsiniz), örneğin "ilk_denemem" gibi.

Görevi tamamladıktan sonra kendinizi şu kontrol listesiyle sınayın:

• Anaconda Navigator bilgisayarımda sorunsuz açılıyor mu?
• Jupyter Notebook tarayıcımda açılıp yeni bir not defteri oluşturabiliyor muyum?
• Bir hücreye kod yazıp Shift + Enter ile çalıştırabiliyor muyum?
• En az iki farklı hücrede iki farklı çıktı üretebildim mi?
• Not defterimi istediğim bir isimle kaydedebildim mi?

Kendini sına

1. Veri bilimi en genel anlamıyla neyi ifade eder?

2. Python programlama dilinin veri biliminde bu kadar yaygın kullanılmasının başlıca sebeplerinden ikisi nedir?

3. Bu kursta tablo hâlindeki verilerle çalışmak için özellikle hangi Python kütüphanesini kullanacağız?

4. Jupyter Notebook'ta bir hücredeki kodu çalıştırmak için hangi tuş kombinasyonu kullanılır?

5. Anaconda dağıtım paketini kurmanın veri bilimi öğrenmeye başlarken sağladığı temel kolaylık nedir?

Cevaplar

1. Veri bilimi, ham verilerden anlamlı bilgi ve sonuçlar çıkarma sürecidir; verileri toplama, temizleme, inceleme ve yorumlama aşamalarını kapsar.

2. Python'ın söz diziminin sade ve öğrenmesi kolay olması ile Pandas, NumPy gibi veri analizine özel güçlü ve ücretsiz kütüphanelere sahip olması (geniş bir kullanıcı topluluğuna sahip olması da doğru bir cevaptır).

3. Pandas kütüphanesi.

4. Shift tuşuna basılı tutarken Enter tuşuna basmak (Shift + Enter).

5. Anaconda, Python'ı ve veri bilimi için gerekli olan Pandas, Jupyter Notebook gibi pek çok aracı ayrı ayrı kurmak yerine tek bir kurulumla birlikte getirerek işlemi kolaylaştırır.