Python ile Veri Bilimi Projesi Nasıl Yapılır

Veri bilimi alanında başarılı bir proje oluşturmak istiyorsanız, yapılandırılmış bir yol haritasına ihtiyaç duyarsınız. Bu rehberde, ekip seçiminden veri toplama, temizleme, analiz, görselleştirme ve modelleme, son olarak da modelinizi dağıtma aşamalarını adım adım ele alacağız.

1. Projeyi Tanımlama ve Hedef Belirleme

Başarılı bir veri bilimi projesinin temel taşı, net bir problem tanımıdır. İş hedeflerinizle proje çıktılınızı hizalayın. Sorularınız:

• Hangi veri setleri var?
• Ne tür sonuçlar bekleniyor?
• Projenin başarısı nasıl ölçülecek?

2. Ekip Kurulumu ve Rol Dağılımı

Veri bilimi projeleri çok disiplinli ekipler gerektirir. Genellikle şu roller bulunur:

• Veri Bilimci: Analiz ve model geliştirir
• Veri Mühendisi: Veri akışını kurar, API entegrasyonları gerçekleştirir
• İş Analisti: İş gereksinimlerini çevirir

3. Araç ve Kütüphanelerin Seçimi

Python ekosisteminde sık kullanılan kütüphaneler:

• Pandas: Veri işleme
• NumPy: Sayısal hesaplamalar
• Scikit–Learn: Makine öğrenmesi algoritmaları
• Matplotlib / Seaborn: Görselleştirme
• Jupyter Notebook / JupyterLab: Etkileşimli geliştirme ortamı

4. Veri Toplama

Veri kaynakları:

• Üretici API’ler (REST, GraphQL)
• Veri tabanları (SQL, NoSQL)
• Web scraping (BeautifulSoup, Scrapy)
• Kalıcı veri setleri (Kaggle)

Veri toplama aşamasında ETL (Extract, Transform, Load) pipeline’ı oluşturmak, kurulum ve otomasyon için Apache Airflow gibi araçlar kullanmak yararlı olur.

5. Veri Temizleme ve Hazırlama

Anlamlı analizin temel şartı, temiz ve doğru veridir. Temizlik adımları:

• Eksik değerleri analiz etme ve yerine doldurma
• Çarpı sütunları belirleme
• İstenmeyen kategorileri gruplama
• Ölçeklendirme ve normalizasyon

İşbu süreçte Python’da pandas.DataFrame yapısını kullanıp, sklearn.preprocessing modüllerini uygulayabilirsiniz.

6. Keşifsel Veri Analizi (EDA)

Elde ettiğiniz veri üzerinde özet istatistikler çıkarmanız, dağılımları görselleştirmeniz ve korelasyonları incelemeniz gerekir. Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov gibi testleri kullanarak dağılımın normal olup olmadığını kontrol edebilirsiniz.

Sunuşturma örnekleri:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.pairplot(df)
plt.show()

7. Modelleme Çevrimi

Modelseçim aşamasında, hedef değişkenin niteliğine göre (regresyon, sınıflandırma) uygun algoritma seçin. GridSearchCV ile hiperparametre optimizasyonu yapın. Model performansını akılcı cepheyle karşılaştırmak için:

• Cross‑validation (k=5)
• ROC‑AUC, Precision‑Recall eğrileri
• RMSE, MAPE gibi metrikler

8. Model Açıklatı ve Görselleştirme

Toplanan verilerin yanı sıra modelin karar mantığını da kullanıcıya açıkça sunmak önemlidir. SHAP veya LIME ile açıklanabilirlik sağlayabilirsiniz.

9. Model Deploy ve İzleme

Modelinizi üretim ortamına taşırken aşağıdaki adımları izleyin:

• Modelin serializasyonu (joblib, pickle)
• Flask veya FastAPI ile REST API oluşturma
• Docker container içinde paketleme
• Model performansı izleme (A/B testing, drift detection)

10. Proje Dokümantasyonu ve İletişim

Son aşama olarak, proje belgelerinizi Jupyter Notebook’tan GitHub sürüm kontrolüyle tek bir erişilebilir buluta taşıyın. Grafikleri, kod parçalarını, metrikleri ve kararları belgeleyerek, diğer ekip üyelerine ve iş paydaşlarına şeffaflık sağlayın.