İstatistik Okumak İçin Kodlama Bilmek Gerekir mi?
İstatistik bölümüne başlamadan önce kodlama bilmenin şart olup olmadığını, üniversitede hangi aşamada gerekli hale geldiğini ve R, Python, SQL sıralamasını öğrenin.
Hayır. İstatistik bölümüne başlamadan önce kodlama bilmek ön koşul değildir. Programlamaya hiç dokunmadan üniversiteye başlayıp bölüm sırasında öğrenebilirsiniz.
Fakat istatistik eğitimi ilerledikçe kodlama giderek daha önemli hale gelir. Çünkü gerçek veri setlerini temizlemek, analizleri tekrarlanabilir biçimde yapmak, model kurmak, görselleştirme üretmek ve büyük verilerle çalışmak yalnız formül bilerek verimli yürütülemez.
Kodlama ne zaman gerçekten gerekli hale gelir?
İlk aşamada olasılık, kalkülüs, lineer cebir ve temel istatistik gibi derslerde asıl yük matematiksel düşünmededir. Bu nedenle “Python bilmiyorum, istatistik okuyamam” diye düşünmek doğru değildir.
Ancak veri analizi ve uygulamalı istatistik derslerinde yazılım kullanımı belirginleşir. Daha sonra veri bilimi, makine öğrenmesi, iş analitiği, biyostatistik veya araştırma gibi alanlara yöneldiğinizde programlama yalnız yardımcı bir beceri olmaktan çıkıp günlük çalışma aracına dönüşebilir.
Kod yazmadan da bazı istatistiksel paket programlarıyla analiz yapılabilir. Fakat hazır menülerle işlem yapmak ile veriyi kodla dönüştürmek, analizi otomatikleştirmek ve aynı çalışmayı tekrar üretilebilir hale getirmek aynı şey değildir.
Önce hangi dili öğrenmek daha mantıklı?
Tek bir doğru sıra yoktur; hedefinize göre değişir.
- Python: Veri bilimi, makine öğrenmesi ve genel amaçlı programlama için güçlü bir başlangıçtır.
- R: İstatistiksel analiz, akademik çalışma ve veri görselleştirmede çok güçlüdür.
- SQL: Veriyi veri tabanından çekmeniz gereken analist ve veri rollerinde temel becerilerden biridir.
Yeni başlayan biri için aynı anda üç dili öğrenmeye çalışmak yerine önce Python veya R'dan birini seçip gerçek veri setleriyle küçük analizler yapmak daha verimlidir. Ardından SQL eklenebilir.
İstatistik öğrencisinin amacı yazılımcı olmak değildir
Kodlama bilmek önemli olsa da istatistik bölümü bir yazılım mühendisliği programı değildir. Asıl değer; hangi yöntemin neden kullanılacağını, varsayımlarını, belirsizliği ve sonuçların nasıl yorumlanacağını bilmektir.
Çok iyi Python yazıp yanlış modeli seçmek nasıl sorunluysa, teoriyi bilip veriyi işleyememek de güncel iş hayatında önemli bir eksikliktir. Güçlü profil bu iki tarafı birleştirir.
Hedefiniz doğrudan yazılım geliştirmeye kayıyorsa, İstatistik Bölümünden Yazılımcı Olunur mu? rehberi bölüm altyapınızın hangi yazılım alanlarına daha kolay taşınabileceğini ayrıca anlatıyor.
Kısacası bölüme girerken kodlama bilmek zorunda değilsiniz; fakat mezuniyete yaklaşırken veriyle çalışan bir istatistikçi olmak istiyorsanız en az bir analiz dilini rahat kullanabilir hale gelmek ciddi avantaj sağlar.