Talentra İşin Uzmanına Soruyor: "Veri Bilimcisi"
4 dk okuma
Okuma Süresi: 6 dakika
Ben Işıl Berkun, İstanbul da doğdum ve büyüdüm. 2009 senesinde Amerika’ya Elektronik Mühendisliği alanında doktora yapmak için geldim (Michigan Eyalet Üniversitesi). Doktora sürecinde bir dönem doktora çalışmaları ile ilgili staj yapmak için Chicago’ya taşındım (Argonne National Laboratory), bu arada ek olarak yoga eğitmenliği sertifika programına akşamları devam ederek yoga eğitmeni oldum (CorePower Yoga). Doktora eğitimimi tamamladıktan sonra, Intel’den iş teklifi alınca Portland, Oregon’a taşındım, ve yaklaşık 5.5 senedir de Intel’de çalışıyorum. Bir yandan da Linkedin Learning’de ve kendi girişimim olan LEARNCOD.com’da veri, makine öğrenme ve programlama üzerine dersler veriyorum, şu anda ulaştığım öğrenci sayısı 35 bini geçti..
1. Yapay Zeka’nın temeli olan veri bilimi kariyerine hangi yollardan geçerek ve nasıl keşfederek, hangi motivasyon unsurları ile geldin?
Motivasyon unsuru eldeki verileri kullanarak, şu andaki durum nasıl analiz edilir, nasıl daha iyi kararlar alınır, geleceğe yönelik tahminler nasıl yapılır sorularına cevap aramak ile başladı.. Tabi ki kodlama yaparken, elimde kahve ile saatler geçirirken aldığım keyif de bir bonus ama basketbolcuların dediği gibi “Gözünü toptan ayırma!” Yani hedef önemli, kendinize sorun “Hangi sorunu çözmek için veri ile ilgilenmek istiyorum?”
Öncelikle çok teknik bir mühendislik eğitimi alırken, ve bu alanda endüstride, sürekli olarak veri kullanarak karar verme sürecinden geçiliyor. Eğitimlerim ve çalışmalarım sırasında verileri işlemden geçirmek için kullanmakta olduğum araçlara (bilgisayar programları, makine öğrenme, istatistik, veri görselleştirme vb) son derece emek ve zaman verdim. Yapay zeka üzerine bulabildiğim ne kadar ders, grup, seminer, çalışma ortamı varsa giderek yeni çıkan programlama dili, kütüphane, sistem, araç ne ise sürekli kendimi güncelledim. Bir kere öğrendim bitti mantığından ziyade, her gün öğrenmeye, güncellemeye açık olmak çok önemli çünkü her yeni gün yeni araçlar gündeme geliyor.
2. Intel’de veri bilimcisi olmak nasıl bir görev? Nasıl hissediyorsun?Neler yapıyorsun genel olarak?
Dünyanın en önde gelen firmalarından birinde çalışıyor olmaktan dolayı her zaman çok gurur duydum. Elektronik mühendisliği geçmişim ile yapay zeka unsurlarını son derece heyecan verici bir titizlikle Intel’deki projelerimize uyguluyorum. En güzel yanı da global ve çok büyük bir şirket olmamız, çalışanların farklı geçmiş ve fikirleri çok zengin bir çalışma ortamı oluşturuyor. Bazen aynı gün içinde ben Portland Oregon’dan, İrlanda’daki, California’daki veya Arizona’daki takımlar ile görüşüyor olabiliyorum.
3. Kariyerini veri bilimi alanında yapmak isteyenlere, yapay zeka alanı ile ilgilenmek isteyenlere ne tavsiye edersin? Ne tür eğitimler almalı? Ne tür deneyimler edinmeli?
En çok aldığım soru diyebilirim.. Örnek olarak çalışma hayatında hali hazırda olan ama bu alana yönelmek isteyen kişilere, öğrencilere ya da şu an için çalışmakta ol(a)mayanlara mesajım: En iyi sertifika eğitimini/kursu bulmayı/beklemeyi bırakıp aksiyon almaları gerekiyor. Kaggle.com’a girerek hemen kendilerine ufak bir veri projesi belirleyip, onu çözerken öğrenmelerini tavsiye ediyorum. Kendi başıma yapamıyorum diyenler, hemen Meetup.com dan ilgili grupları bularak online olarak takım ile çalışabilirler. Pandemi hepimiz için çok zor ama olumlu tarafı da her yerden grup ile çalışma imkanınız (gerek yurt içi, gerek yurt dışı) bugün vardır. Sonuç: Bugün başla, küçük hedefler seç. Bahaneleri bugün çöpe atın, kaybedecek bir günümüz bile yok.
4. Başka eklemek istediğin, özellikle bu alana ilgili duyan gençlere yönelik tavsiyelerin var mı?
Evet, genç ve yaş almış olan kişilere, yani alana girmek isteyen herkese tavsiyem, elimizde bugün çok fazla kaynak var. Kimi zaman çok fazla kaynak olması bir problem teşkil ediyor ise, faydalı olabilecek beş tane adımdan bahsetmek istiyorum:
En az bir programlama dili bilin (Python iyi bir seçim)
Veri yapıları ve algoritmalar (leetcode.com dan her gün bir soru çözün)
SQL (hackerrank.com dan her gün bir soru çözün)
Makine Öğrenme (kaggle.com dan bir proje ile başlayın)
İstatistik (mutlaka öğrenin, özellikle uygulamalı kısımlara dikkat)
5. Veri bilimi yaparken bir taraftan da veri ile ilgili bilgilerini bu alana ilgisi olanlar ile paylaşırken bulduk seni, sonra bilgi dağarcığını eğitime dönüştürdün ve bugün dünyanın her ülkesinden senin eğitimlerini almaya gelen öğrencilerin var. Bu nasıl gelişti ve eğitimlerine katılanlar ne kazanıyor, bizimle paylaşabilir misin?
Asistanlık karşılığı burslu olarak master yaparken Sabancı Üniversitesi'nde, yine asistanlık karşılığı burslu olarak doktora yaparken Michigan Eyalet Üniversitesi'nde çok sayıda dersler verdim, ama buraya gelmeden önce benim öğretmeye olan ilgim daha lisede başlamıştı. Eve gelen ortaokul öğrencilerine özel ders veriyordum.
Sonra Linkedin Learning’de ve LEARNCOD.com’da veri, makine öğrenme ve programlama (Python) üzerine dersler verdim. Eğitimlere katılanlar doğrudan bilmesi gereken adımları, Python programlama temellerini, tahmin algoritmalarını öğrenip onları gerçek hayattan bir projeye, sağlamış olduğum kodları kullanarak uygulama şansı buluyorlar. 35 bin kişiye bir şeyler kazandırmış olmak beni de çok mutlu ediyor. Yoğun talep üzerine yeni dersleri de hazırlamaya devam ediyorum..
