Think Like a Data Scientist’ın Hikayesi

Bu Hikayeler,Brian Godsey’ın kitabının müfredatından ilham alınarak hazırlanmıştır.

BÖLÜM-1

🧠 Kodun Altındaki İnsan

(Veri Bilimi Felsefeleri)

Ekranda kırmızı bir satır belirdi:
IndexError: list index out of range.
Yani: “Senin planınla benim verim uyuşmuyor.”

O an monitöre baktım. Sanki kod bana sinirlenmişti.
Bir dosya, birkaç fonksiyon, bir model… ama hepsi kendi kafasına göre davranıyordu.
“Veri bilimi kolay olur” demişlerdi, “sadece biraz Python bil yeter.”
Hiç kimse, verinin insan sabrını bu kadar ustalıkla sınayacağını söylememişti.

🧩 Hatalar, Algoritmalar ve Ben

Brian Godsey kitabında “veri bilimi, araçlar değil süreçtir” diyordu.
O gün bunu gerçekten anladım, çünkü elimde her araç vardı ama süreç yoktu.

Elimde üç şey kalmıştı:

• Karmakarışık CSV’ler,
• Birkaç satırlık kod,
• Ve ne yapmaya çalıştığımı unuttuğum bir kafa.

Sonra bir cümle geldi aklıma:

“Bir veri bilimci, ‘ne yanlış gitti?’ sorusundan önce ‘neyi anlamadım?’ diye sormalıdır.”

O zaman fark ettim — ben sadece kod yazmıyor, kendi düşünme biçimimi debug ediyordum.

🧭 "Eğer A ise, o zaman muhtemelen B'dir."

Bi Programcı olarak yıllardır “if–else” yazmaya alışmıştım.
Ama veri bilimi bambaşka bir şeydi.
Burada “if A, then probably B” vardı.
Bu “probably” kelimesi… beni en çok zorlayan buydu.

Kesinliğin yerine belirsizlik, planın yerine olasılık gelmişti.
Bir yazılımcı için kabus; bir veri bilimci için doğa kanunu.
Artık algoritma değil, ihtimallerle konuşuyordum.

Modelin çıktısına bakarken, içimden “belki haklısın” dedim.
Çünkü veri, bazen yanılır gibi görünse de, aslında bize gerçeğin belirsiz yüzünü gösterir.

🔍 Farkındalık Denilen Şey

İki haftadır aynı projeye bakıyordum.
Kod doğruydu ama sonuçlar anlamsızdı.
Sonra bir akşam, kahve bardağımı kaldırırken fark ettim:
Kodu değil, kendimi yanlış kurmuştum.

Veriye yukarıdan bakıyordum — 
sanki ben mühendistim, o ham madde.
Ama Godsey’in “data-centric, not data-driven” dediği şeyi o an anladım.
Veri, benim emirlerimi bekleyen köle değilmiş.
O da kendi hikayesini anlatmak istiyordu.

O gece kodu kapatmadım.
Ama artık ekrana emir vermiyordum; onunla konuşuyordum.
“Bana ne anlatmak istiyorsun?” diye sordum içimden.
Ve işte o an… ilk kez veriyi dinledim.

💡 Küçük Bir Aydınlanma

Bir hata mesajı, bir öğretmen kadar sabırlı olabilir.
Her ValueError bir “yanlış düşünüyorsun” uyarısıydı aslında.
Veri bilimi, bana hata ayıklamayı değil, kendimi anlamayı öğretti.

Sonra not defterime şunu yazdım:

“Kod çalıştığında iş biter sanıyordum.
Meğer iş, kod çalışmadığında başlıyormuş.”

🌙

Artık biliyorum: veri bilimi bir meslek değil, bir ayna.
Ne kadar kod yazarsan yaz, sonuçta karşında kendi sabrını, önyargını ve öğrenme biçimini görüyorsun.
Ve bazen en büyük keşifler, veri setinde değil,
kendi zihninin satır aralarında saklı oluyor.