Büyük Veri Analistliği

Büyük Veri Analistliği, klasik tablolara sığmayan büyüklükte ve düzende veriyle çalışmanın tekniklerini öğreten bir ön lisans programıdır. Alanın adındaki "büyük", yalnızca veri miktarını değil üç ayrı zorluğu birlikte anlatır: verinin hacmi, verinin akış hızı ve verinin biçim çeşitliliği. Bu üç zorluk bir araya geldiğinde, tek bir bilgisayarda tek bir dosya üzerinde çalışma alışkanlığı yetersiz kalır ve dağıtık işleme araçları gerekir.

Programın hedeflediği iş tanımı analistliktir, ancak ön lisans düzeyinde bu iş tanımının ağırlık merkezi hazırlık ve işletme tarafındadır. Veriyi kaynağından almak, biçimini düzeltmek, eksik ve bozuk kayıtları ayıklamak, veriyi bir depoya yazmak, sorgu yazmak, sonucu tablo ve grafiğe dökmek bu işin gövdesini oluşturur. Analizin kuramsal derinliği ise lisans ve lisansüstü düzeyin konusudur.

Alanın gündelik gerçeği şudur: bir analiz projesinde zamanın büyük bölümü modelleme değil veri hazırlığıdır. Bozuk tarih biçimleri, tekrarlanmış kayıtlar, farklı sistemlerde farklı yazılmış aynı ad, birbiriyle uyuşmayan birimler. Programın müfredatındaki veri tabanı ve veri işleme dersleri tam olarak bu işi hedefler.

Alan, [veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi) ve [istatistik](/bolum/istatistik) programlarıyla yöntem paylaşır, [bilgisayar programcılığı](/bolum/bilgisayar-programciligi) ile araç paylaşır. Paylaşmak aynı olmak değildir; ayrım başlığı bu farkı açar.

[Veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi) dört yıllık bir lisans programıdır ve model geliştirmeyi, matematiksel altyapıyı ve çıkarımın kuramını merkeze alır. Büyük Veri Analistliği iki yıllık bir ön lisans programıdır ve veriyi çalışır duruma getirme ile araçların işletilmesini merkeze alır. İki program aynı araçları kullanır, ancak biri modelin nasıl kurulduğunu, diğeri modelin nasıl beslendiğini önceler.

[İstatistik](/bolum/istatistik) ile ayrım daha da nettir. İstatistik bölümü, tahmin edicinin özelliklerini, belirsizliğin ölçülmesini ve hipotez testinin kuramını çalışır. Büyük veri analistliğinde bu başlıklar araç düzeyinde ele alınır; asıl vurgu veri hacmini ve akışını yönetmektir.

[Bilgisayar programcılığı](/bolum/bilgisayar-programciligi) ile ayrım ürün odağındadır. Programcılığın ürünü yazılımdır; analistliğin ürünü ise işlenmiş veri, sorgu sonucu ve görselleştirmedir. Analist kod yazar, ama yazdığı kod çoğunlukla bir uygulamanın parçası değil bir veri akışının parçasıdır.

[Yönetim bilişim sistemleri](/bolum/yonetim-bilisim-sistemleri) ve [ekonometri](/bolum/ekonometri) ile ayrım bakış açısındadır. Yönetim bilişim sistemleri kurumun süreçlerini ve karar yapısını merkeze alır; ekonometri iktisat kuramının sorularını merkeze alır. Büyük veri analistliği ise verinin teknik yaşam döngüsünü merkeze alır.

Bir başka karışma noktası şudur: program adında "analistlik" bulunması, mezuna herhangi bir alanda yasal bir unvan ya da yetki verildiği anlamına gelmez. Bu sayfada bu konuda hiçbir iddia yok.

Aşağıdaki ders adları İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Meslek Yüksekokulu'nun yayımladığı Büyük Veri Analistliği öğretim programından alındı. Kaynakta programın adı Büyük Veri Analistliği Ön Lisans Programı, bağlı olduğu birim Bilişim Teknolojileri Meslek Yüksekokulu, öğretim düzeyi ön lisans ve öğretim süresi dört yarıyıl ile iki yıl olarak yazılıdır.

Birinci yarıyıl: Programlamaya Giriş, Matematik, Büyük Veri Analizine Giriş, İş Sağlığı ve Güvenliği, Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi 1, Türk Dili 1, İngilizce 1, Serbest Seçmeli Ders 1.

İkinci yarıyıl: Veri Yapıları ve Algoritmalar, Python Programlama, Veritabanı Teknolojileri, Büyük Veri Teknolojileri, Türk Dili 2, İngilizce 2, Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi 2.

Üçüncü yarıyıl: Büyük Veri için Bulut Bilişim, Veri Görselleştirme Teknikleri, Staj ve üç Bölüm Seçmeli ders.

Dördüncü yarıyıl: Makine Öğrenmesi, Hadoop ve Spark Temelleri, Yazılım Geliştirme ve Proje Yönetimi, Bitirme Projesi ve üç Bölüm Seçmeli ders.

Bu listeyle ilgili sınırlar açıkça yazılmalıdır. Kaynak sayfada iki ad, yazımı güvenilir biçimde okunamayacak durumda geldi. Bu iki ad, ders adı olarak değil konu alanı olarak yazıldı: ikinci yarıyılda veri analitiği ve istatistiksel analiz, üçüncü yarıyılda ileri Python ile veri işleme. Bu iki konu alanının kaynaktaki tam ders adı bu sayfada yazılmıyor, çünkü yazımı doğrulanamadı.

Diğer sınırlar şunlardır: ders kodu, kredi ve AKTS değeri bilerek aktarılmadı. Staj süresine ilişkin hiçbir bilgi yazılmadı. Kaynak, yarıyıl adlarında Türk Dili ve Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi derslerini sayı ile ayırdığı için o yazım korundu. Bölüm Seçmeli derslerin havuzunda hangi adların bulunduğu kaynakta açılmadığı için bu sayfada da açılmadı. Bu liste tek bir üniversitenin öğretim programıdır ve her üniversitenin ders planı farklıdır.

Listenin akışı programın mantığını gösterir: birinci yıl programlama ve veri tabanı temeli, ikinci yıl bulut, görselleştirme, dağıtık işleme araçları ve bitirme projesi. Staj üçüncü yarıyılda yer alır, yani öğrenci temel araçları öğrendikten sonra iş ortamına girer.

Programın hedeflediği işler, verinin toplandığı ve karara dönüştüğü her kurumda bulunan ara kademe teknik pozisyonlardır. Veri hazırlama ve temizleme, veri tabanı sorgulama, gösterge panosu kurma ve güncelleme, rapor üretimi, veri akışlarının izlenmesi ve hata durumunda müdahale bu pozisyonların yaygın görevleridir.

Mezunların çalıştığı ortamlar arasında bilişim hizmeti veren şirketler, çevrim içi ticaret yapan işletmeler, bankacılık ve sigortacılık birimlerinin operasyon tarafı, perakende zincirlerinin analiz birimleri ve kurumların bilgi işlem servisleri yer alır. Bulut hizmetlerinin yaygınlaşması, verinin saklandığı ve işlendiği ortamı yönetme becerisini bu pozisyonlarda daha görünür kılmıştır.

Ön lisans mezunları için sürekliliğin ana yolu dikey geçiştir. ÖSYM'nin Dikey Geçiş Sınavı ile lisans programlarına geçiş için başvuru yapılabilir. Hangi ön lisans programından hangi lisans programlarına geçiş yapılabileceği listesi yıllara göre değiştiği için bu sayfada hedef program listesi verilmiyor; ÖSYM dikey geçiş kılavuzu esas alınmalıdır.

Bu rehberde hiçbir pozisyon için maaş aralığı, istihdam oranı ya da iş bulma süresi verilmiyor. Bu rakamlar yıla, şehre ve kuruma göre değişir ve doğrulanmış kaynak olmadan yazılması yanlış bilgi üretmek olur.

Program, düzensiz bir veri yığınını düzene sokmaktan tatmin olan öğrenciye uygundur. Bu iş sabır ister: bir tablodaki tutarsızlığı bulmak, aynı kaydın iki kez girildiğini fark etmek, tarih biçimlerini eşitlemek gündelik uğraştır ve bunları angarya olarak görmeyen öğrenci alandan memnun kalır.

Programlama temel gerekliliktir. Müfredatta programlamaya giriş, Python programlama, veri yapıları ve algoritmalar derslerinin bulunması, alanın kod yazmadan yürümediğini gösterir. Matematik dersinin birinci yarıyılda yer alması ise sayısal düşünmenin göz ardı edilemeyeceğini gösterir.

Alan, sonuçların başkasına anlatılmasını da içerir. Görselleştirme dersinin müfredatta yer alması tesadüf değildir: bir analizin değeri, karar veren kişinin onu anlamasına bağlıdır. Grafik kurmayı, tabloyu sadeleştirmeyi ve bulguyu yazıyla ifade etmeyi öğrenmek alanın parçasıdır.

Son olarak alan, sorumluluk bilinci ister. İşlenen kayıtların arkasında gerçek kişiler ve gerçek işlemler bulunur. Yukarıdaki kanun başlığı bu bilincin hukuki zeminini gösterir.

Birinci not: Program adı yeni olduğu için üniversiteler arasında ders planı farkı belirgindir. Bazı programlar bulut ve dağıtık işleme araçlarını, bazıları veri tabanı yönetimini, bazıları ise görselleştirme ve raporlamayı ağırlıklandırır. Tercih listesi yapılırken her programın kendi ders planı ayrı ayrı okunmalıdır.

İkinci not: Aynı bölüm ailesindeki [bilgisayar programcılığı](/bolum/bilgisayar-programciligi) ve [bilişim sistemleri ve teknolojileri](/bolum/bilisim-sistemleri-ve-teknolojileri) programlarıyla karşılaştırma yapılması yerinde olur. Üç programın ders planı geniş biçimde örtüşür; hangisinin uygun olduğu öğrencinin hedeflediği işe göre değişir.

Üçüncü not: Lisans düzeyinde çalışmak isteyen öğrenci için [veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi) ve [istatistik](/bolum/istatistik) programları ayrı bir yol oluşturur. Bu programlar sayısal puan türüyle öğrenci alır; ön lisans programı ise TYT puanıyla öğrenci alır. Bu ayrım tercih stratejisini doğrudan etkiler.

Dördüncü not: Alandaki araçlar hızla değişir. Programın kalıcı kazanımı belirli bir yazılım değil, veri hazırlama disiplini, sorgu kurma becerisi ve sonucu denetleme alışkanlığıdır. Ders adlarındaki araç adlarına bakarken bu ayrımı gözden kaçırmamak gerekir.

Beşinci not: Bu rehber bölümün ne olduğunu anlatır; hangi üniversiteye hangi puanla girileceğini anlatmaz. Taban puan, başarı sıralaması ve kontenjan her yıl değişir ve tek geçerli kaynağı ÖSYM tercih kılavuzu ile YÖK Atlas'tır. Bu sayfada bilerek puan, sıralama ya da maaş rakamı verilmiyor: eksik bilgi, yanlış bilgiden iyidir.