Veri Biliminde Kariyer : Hatice Dağaslanı ile Röportaj

Turkcell'de Altyapı (Network) fonksiyonu Öngörü (Insights) & Data Analitiği ekibinde Kıdemli Data Analitik Mühendisi olan Hatice Dağaslanı ile ilham dolu bir röportaj gerçekleştirdik, keyifli okumalar! Veri Bilimi alanında merak ettikleriniz ve fazlası için kaçırmayın!

1) Merhaba, öncelikle sizi tanımak isteriz. Biyografinizi bizimle kısaca paylaşabilir misiniz?

Bursa Atatürk Anadolu Lisesi ve İstanbul Teknik Üniversitesi'nden Matematik Mühendisliği'nden mezunum. Yüksek lisans eğitimime İstanbul Ticaret Üniversitesi'nde İstatistik bölümünde devam ediyorum. Öğrencilik döneminde hem tecrübe kazanmak hem de farklı sektörleri deneyimlemek amacıyla Türk Hava Yolları'nda Tasarım ve Yazılım Geliştirme ekibinde yarı zamanlı olarak başladım. Ardından 2013'te Philip Morris bünyesinde Analiz ve Yazılım Geliştirme konusunda ilerlerken, 2014 yılında Turkcell'de başladım. Turkcell'de Altyapı (Network) fonksiyonu Süreç ve Performans Yönetimi ekibi, İK Organizasyonel Gelişim İş Analitiği ekibinde ve ardından mevcut görevimi sürdüğüm Altyapı (Network) fonksiyonu Öngörü (Insights) & Data Analitiği ekibinde Kıdemli Data Analitik Mühendisi olarak 2020 yılı başından beri görev alıyorum. Medium ve Researchgate'te düzenli olarak veri bilimi alanında öğrendiklerimi paylaştığım içerikler üretiyorum.

2) Linkedin paylaşımlarınızdan da üniversite hayatınızda aktif olarak birçok öğrenci kulübünde görev aldığınızı görüyoruz. Biraz öğrenci kulüplerindeki sosyal hayatınızdan bahsedebilir misiniz?

Üniversite öğrencilik dönemimde İTÜ IEEE öğrenci kulübünde ve Genç Fütüristler'de birçok farklı görev üstlendim. Öğrendiklerimi etrafıma aktarma konusunda çok hevesliyim. Mezun olduktan sonra da kariyerimde sahip olduğum bilgi birikimimi İTÜ'de Öğrenci Kulüpleri'nde aktif olarak mentorluk yaparak öğrenci arkadaşlarıma aktarmaya çalışmaktan onur duyuyorum. 2020 yılından beri gönüllü olarak Veri Bilimi Okulu'nda veri bilimi üzerine öğrenci asistanlığı yapıyorum.

3) Hayatınızdaki anahtar kelimeleri paylaşabilir misiniz?

Fütürizm, Veri, Analitik, Teknoloji, Mentor, Otantik, Lider, Konuşmacı, Olasılık.

4) Öğrencilerin en çok korktuğu derslerden biri matematik. Üniversitede Matematik Mühendisliği bölümünü okudunuz. Bu bölümü seçerken ne etkili oldu?

Matematiği hayatım boyunca çok seviyorum. Liseden sonra İTÜ'de Mimarlık Fakültesi'ni kazandım. Matematikle ilgili bir bölümde okumak benim hayalimdi. İstediğim şeyin peşinde koşmayı seviyorum. İTÜ'de okurken yüksek ortalamamla İTÜ içi yatay geçişle sevdiğim bölüme Matematik Mühendisliğine geçiş yaptım.

Matematik benim için hobi gibi. Lisedeyken bir yaz tatilinde "Matematiksel Düşünce" ismini verdiğim kısa bir senaryo yazdım. 

5) Kendinizi geliştirmek için neler yapıyorsunuz?

Her gün mutlaka okuyorum. Kitap, makale, web sitesi farkı gözetmeksizin okumayı seviyorum. E-kitap okuyucum her zaman yanımda. Yolda giderken o zamanları okuyarak değerlendiririm. Okuduğum kitapların bana farklı bir pencere açtığına inanıyorum. Mesela, Echart Tolle'nin "Şimdi'nin Gücü" ve "Var Olmanın Gücü" kitapları beni an'da olmanın ne kadar heyecanlı olduğunu hissettiren kitaplardan. Bunun yanı sıra kendi kendime öğrenme altyapımı, bilgisayarla ulaşabildiğim bilgi ve dersle geliştiriyorum. Bu şekilde teknolojiden faydalanarak bilgi birikimimi arttırıyorum. Hayatta yapmak istediğim şeyleri yapan ya da yapmaya çalışan insanların deneyimlerinden de faydalanıyorum. İlgili gördüğüm kişilerle iletişim kurarım. O insanlar daha önce başarıp, ortaya neler koymuşsa onların atlattığı zorlukları dinlerim, kendi süzgecimden geçirir yorumlar ve kendime dersler çıkarırım.

Mentorluk sürecinde de çok uygulama şansım oluyor. Başkalarına da kendi deneyimlediklerimi paylaşıyorum.

6) Mutlaka okumalısınız dediğiniz kitaplar nelerdir? Hangi dergileri takip ediyorsunuz?

7) En büyük motivasyon kaynağınız nedir ? 

Herkesin kendini motive ettiği bir mutfağı var. Benim de motivasyon kaynaklarımdan biri bilmeye, öğrenmeye olan hevesim. Üretken olmayı seviyorum. Ürettikçe heyecanım ve tutkum artıyor.  

8) Tekrar 20 yaşına dönme şansınız olsaydı neyi farklı yapardınız ve değiştirmek istediğiniz şeyler varsa, bunlara nasıl bir gözle bakıyorsunuz?

Enerji ve heyecan olarak kendimi 20' li yaşların başında hissediyorum. 😊 Werner Erhard'ın sevdiğim bir sözü var: "Geleceğinizi, geçmişinizden değil de geleceğinizden yaratın." Öncelikle geçmişteki bütün deneyimlerimi seviyorum, kim olduğumu, ne olduğumu, ne yaptığımı.

Bir şeyi değiştirmeye çalıştığımda, o şeyin sürekliliğini koruduğunu gördüm. Bu yüzden de bir şeyi ortadan kaldırmanın tek yolunun, onu gözlemleyerek, onun ne olduğunu, bana ne hissettirdiğini ve bende nerede olduğunu anlamaya çalışıyorum. Ve bu şekilde deneyim elde edebileceğim bir gözle bakıyorum. 

9) Mesleğinizde deneyimlediğiniz avantajlardan bir örnek bizimle paylaşabilir misiniz?

Yaptığım analizlerin etkilerini görme, gözlemleme fırsatım oluyor. Bunu da bir avantaj ve deneyim olarak görüyorum. Altyapı planlama, kaynak optimizasyonu ve tahminsel veri analitiği çalışmalarında etkilerini gördükçe mesleğimdeki konularda özellikle istatistiksel analizlerde uzmanlaşma isteğim artıyor.

10) Veri bilimi nedir ve veriyi kullanarak hangi soruların cevaplarını aradığımız süreçten bahseder misiniz? Veri Bilimi ile ilgili birçok iş unvanı yer alıyor, bunları kısaca nasıl tanımlarsınız?

Veri bilimi, veriden bilgi çıkararak ve değer elde üreterek, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan bir bilimdir. Makine öğrenimi (machine learning), derin öğrenme (deep learning) ve bunların çıktıları olan yapay zeka gibi çeşitli ileri analitik çalışmaların yapıldığı büyük veriyle ilişkili önemli bir alan olarak günümüzde çok popüler. Elimizdeki teknolojiyle sürekli nerede olursak olalım veri üretiyoruz. Bu alandaki çalışmalarda bir takım matematiksel model ve gelişmiş istatistiksel teknikler kullanarak veri kümeleri inceliyoruz. Bu incelemeler sonucunda da verinin oluşumuyla ilgili bir takım eğilimler ve desenler keşfetmeye çalışıyoruz. Buradaki amaçlardan biri; bu desenler ve eğilimleri kullanarak veriyle ilgili üç önemli soruyu cevaplamak olabilir: geçmişte ne oldu, şimdi ne oluyor, gelecekte ne olabilir?

Data Analyst, business problemleri bulmak ve sistemleştirme konularında ağırlıklı olarak çalışır. Data Scientist bu business problemini çözecek algoritmayı çözer. Klasik bir derin öğrenme (deep learning) , makine öğrenimi (machine learning) algoritması olabilir. Machine Learning Engineer ise genellikle Data Scientist tarafından geliştirilen algoritmanın canlıya hazırlanmasında, canlı sisteme deploy edilip kullanmasından ve modelin canlıda kullanılmasında sorumludur. Ek parantez de açalım kurumdan kuruma da değişebilir. 

11) Veri Bilimi Okulu'nda öğrenci asistanları arasında yer alıyorsunuz. Bize biraz bu okuldan bahsedebilir misiniz?

Veri Bilimi Okulu (VBO) ; veri bilimi alanında uzman, sektör deneyimi olan ve eğitimcilik yapmış profesyonellerin bir araya geldiği bir oluşumdur. Bu okulda, eğitmenlikten önce Data Science and Machine Learning Bootcamp 'te Sevgili Vahit Keskin'den eğitim aldım, sonrasında ben de gönüllü olarak veri bilimi alanında öğrenci asistanı olarak başladım. VBO içerisinde yapılan projeler ve çalışmaları direkt deneyimlemiş biri olarak VBO'nun hızlandırılmış Data Science & Big Data yüksek lisans programı olarak nitelendirebiliriz. Bu programda, konularının uzmanı ya da uzmanlaşmak isteyen üst düzey yöneticiler, direktörler, yöneticiler, uzman seviyesinde çalışanlar, öğrenciler ve sektör değiştirmek isteyen katılımcılar yer alıyor. Ukrayna'dan Amerika'ya kadar birçok ülkeden katılımcılar var. Veri Bilimi alanında kendini geliştirmek isteyen, bu alanda projeler yapmak isteyen ve veriden faydalı bilgiyi nasıl çıkaracağını öğrenmek isteyenlerin programı diyebilirim.

12) Veri biliminde ilerlemek isteyenlerin hangi araçları öğrenmeleri gerekir?

Veri Bilimi gelişmiş istatistiksel ve sayısal becerileri kullandığımız bir alandır. İstatistiksel teknikleri uygulamak için Python veya R gibi bir programlama dili bilmek önemlidir. Python ve ; istatistiksel analiz, modelleme yapmak, görselleştirme ve sonuçları raporlayıp yorumlamak için oldukça güçlü. Bu programlar ücretsiz ve açık kaynak kodludur. Ayrıca, veri görselleştirme alanında Power BI ve Tableau 'yu da kullanabilirler.

13) Sizce Veri Bilimcilerde ilk sırada aranan özellik nedir? Python ve R'dan bahsettiniz, yeni başlayanlar Python ve R'ı öğrenmede zorluk yaşadıklarında ne yapmalılar? Veri Bilimi gelecekte de önemli olacak mı?

Analitik düşünme yeteneği özelliği ilk sırada gelir. Python ve R'a yeni başlayanlar için kararlı olmaları, korkusuz, azimli olmalarını öneririm. Öğrenme sürecinde, neye ne kadar emek verirsek, çıktılarımızla beraber karşılığını görebiliriz. Yeni başladığımız her şeyde engeller karşımıza çıkabilir, bunları kabul edip ilerlemek ve öğrenme altyapımızı keşfettiğimizde her şekilde veri biliminde kendimizi geliştirebiliriz.

Gelecekte önemli başlıklar arasında yazılımların hayatımızdaki belirleyici rolünün artması durumu var. Bundan dolayı, verinin önemi de her geçen gün artıyor. İnternette bir mecrada video izlerken, bunu izleyen şunu da izledi, bunu dinleyen şunu da dinledi gibi bir durum da onu biz de izliyoruz. Ya da otomatik oynatma düzeninde karşımıza ne çıkarsa onu izliyoruz, dinliyoruz. Cihazlar bir şey satın alırken, onu öneriyor. Onu alanlar bunları da aldı önerisi karşımıza çıkıyor ve onları da alıyoruz. Tercihlerimizi verinin kullanıldığı makinelere devrettiğimiz çağa giriyoruz. Veriden beslenen yapay zeka uygulamaları zihnimizin karar vermesi gereken parametreleri zihnimizden alıp, bize sonuç üretip verecek. Bu sayede de teknoloji bize zaman kazandıracak. 

 İlham dolu katkılarından dolayı Hatice Dağaslanı'na çok teşekkür ederiz.

CampusWIN yazarlarından Şeyma Özen tarafından yazılmıştır.