İstatistik Öğrencisi 1. Sınıfta Ne Öğrenmeli?

İstatistikte birinci sınıfın amacı mümkün olduğunca çok yazılım veya ileri yöntem öğrenmek değil, sonraki yıllarda sürekli kullanacağın matematik, istatistiksel düşünme ve programlama temelini kurmak olmalı.

Hacettepe İstatistik lisans programı da alanı yalnız birkaç istatistik dersinden ibaret görmüyor; programın yapısında matematik, istatistik kuramı ve yöntemleri, yöneylem araştırması, bilgisayar programlama ve farklı uygulama alanları birlikte yer alıyor. Bu yüzden ilk yılda “hangi programa hâkim olayım?” sorusundan önce “hangi temeller eksik kalırsa ileride zorlanırım?” sorusu daha değerli.

Matematikte işlem yapmaktan çok mantığı oturt

İstatistikte matematik kaçınılacak bir yan ders değil. Olasılık, tahmin, regresyon ve daha ileri istatistik konularının önemli bir kısmı matematiksel düşünme üzerine kuruluyor.

Birinci yıl sonunda özellikle şu konularda rahatlamış olman işini çok kolaylaştırır:

• fonksiyonları okuyup yorumlamak,
• türev ve integralin ne anlattığını kavramak,
• cebirsel işlemlerde sürekli takılmamak,
• toplam ve çarpım gösterimlerini okuyabilmek,
• vektör ve matris mantığına yabancı kalmamak.

Buradaki hedef bütün formülleri ezberlemek değil. Bir eşitlik gördüğünde hangi değişkenin neyi temsil ettiğini ve yapılan işlemin neden yapıldığını takip edebilmek.

İstatistiksel düşünmeyi formüllerden ayır

Ortalama, medyan, varyans veya standart sapmanın formülünü bilmek başlangıç için yeterli görünür; fakat asıl beceri, bu sayıların veri hakkında ne söylediğini anlayabilmek.

Örneğin iki grubun ortalaması aynı olduğunda dağılımlarının da aynı olmak zorunda olmadığını; küçük bir örneklemden elde edilen sonucun neden belirsizlik taşıdığını; korelasyon gördüğünde bunun tek başına nedensellik anlamına gelmediğini erken kavramak ileride çok işine yarar.

İstatistik öğrencisi için önemli refleks şu olmalı:

“Hangi formülü kullanacağım?” sorusundan önce “Bu veri bana hangi soruyu sorduruyor?”

Bu alışkanlık, ileri sınıflardaki yöntemleri yalnız sınav için öğrenmekle gerçekten kullanabilmek arasındaki farkı oluşturuyor.

Bir programlama dili öğren, beş tanesine başlama

İlk yıl R veya Python gibi veriyle çalışmaya uygun dillerden birinde temel seviyeye gelmek büyük avantaj sağlar. Hangisini seçtiğinden çok, seçtiğin araçla gerçekten veri işleyebiliyor olman önemli.

Birinci yıl için yeterli hedef şunlar olabilir:

• veri dosyası açmak,
• değişken tiplerini anlamak,
• filtreleme ve basit dönüşümler yapmak,
• eksik değerleri fark etmek,
• temel özet istatistikler üretmek,
• basit grafikler çizmek,
• küçük fonksiyonlar yazmak,
• hata mesajını okuyup çözmeye çalışmak.

Makine öğrenmesi kütüphanelerine veya onlarca araca koşmadan önce bu işlemleri rahat yapabiliyorsan çok daha sağlam ilerlersin.

Excel'i küçümseme ama orada kalma

Excel veya benzeri tablo araçları küçük veri setlerini görmek, hızlı kontrol yapmak ve veri düzenini anlamak için faydalı. İş hayatında da karşına çıkabilir.

Ancak istatistik öğrencisi olarak bütün veri analizini hücrelere formül yazarak çözmeye alışmak iyi bir son nokta değil. Veri büyüdükçe tekrarlanabilir analiz, kodun saklanması ve aynı işlemin yeniden uygulanması önem kazanıyor.

Bu nedenle tablo programını kullan; ama yanında kod yazarak veri işleme alışkanlığı da geliştir.

Teknik İngilizceyi erken geliştir

İstatistikte iyi kaynakların, yazılım dokümantasyonlarının ve akademik içeriklerin büyük bölümü İngilizce. Birinci sınıfta kusursuz akademik İngilizceye ihtiyacın yok; fakat bir hata mesajını, kısa bir dokümantasyon sayfasını veya ders notunu okuyabilmek seni çok hızlandırır.

Bunun için ayrı bir “İngilizce öğrenme projesi” açmak yerine kullandığın kavramların İngilizce karşılıklarını da öğrenmek yeterli bir başlangıç olabilir: mean, variance, distribution, sample, population, regression, probability gibi.

Birinci sınıf sonunda kendini nasıl test edebilirsin?

Elinde küçük bir veri seti olduğunu düşün. Şunları yapabiliyorsan iyi bir temel kurmuşsun demektir:

1. Verinin neyi temsil ettiğini açıklayabiliyorsun.
2. Uygun özet istatistikleri seçebiliyorsun.
3. Basit bir grafik üretebiliyorsun.
4. Sonucu yalnız sayı olarak değil, cümleyle yorumlayabiliyorsun.
5. Aynı analizin temel kısmını R veya Python'da tekrar edebiliyorsun.
6. Kullanılan matematiksel gösterim seni tamamen kilitlemiyor.

Dönemler ilerlerken aldığın dersleri, notları ve AKTS'leri gerekli.tr Akademik Geçmiş alanında düzenli tutmak da hangi temellerde zorlandığını akademik geçmişinle birlikte görmeni kolaylaştırabilir.

Birinci sınıfta en büyük hata, “istatistikçi olmak için hemen yapay zekâ öğrenmeliyim” diye düşünmek. Sağlam matematik, veriyle düşünme ve temel programlama becerisi oturduğunda daha ileri yöntemleri öğrenmek hem daha hızlı hem de daha anlamlı hâle gelir.

Kaynak: Hacettepe Üniversitesi BİLSİS – İstatistik Lisans Programı Bilgileri