Beşinci işlem

Üzerine vazife olan-olmayan herkes tonla veri topluyor. Toplamasına topluyorlar ama bu veriyi ne yapacaklarını bilemiyor. Veriyi alıp bilgiye dönüştürmeye ihtiyaç çok!

Hesaplama yapabilmek artık okur-yazarlığa eş. Hoşunuza gitse de gitmese de yeni çağın gerçeği bu. İş mi arıyorsunuz ya da farklı alanlarda mı çalışmak istiyorsunuz? Bunun en kestirme yolu klavye başında bilgi saymayı öğrenmekten geçiyor.

Öyle internette arama yapmak ya da bir yazıyı bilgisayarda yazmak değil kastettiğim. Dört işlemin ötesine geçmekten ve bir grup veriyi derleyip toplamaktan bahsediyorum. Bir de ufak tefek programlama bilginiz varsa demeyin gitsin. Veri işçiliği için biçilmiş kaftansınız.


YENİ BİR BÖLÜM

Ben dahil bir sürü insan defalarca yazdı: Aklınıza gelen-gelmeyen her alanda, üzerine vazife olan-olmayan herkes tonla veri topluyor. Toplamasına topluyorlar ama bu veriyi ne yapacaklarını bilemiyorlar. Onca verinin anlaşılır hale getirilip, insanların önüne konulması gerekli. Veriyi alıp bilgiye dönüştürmeye ihtiyaç çok. Ancak bu ihtiyacı karşılayacak veri işçileri yok.

Hadi yok demeyeyim de yetersiz diyeyim. Hem de çok yetersiz. Var olanlar da çoğunlukla alaylı. Bilgisayarlardan biraz anlayan; veritabanıydı, algoritmaydı denilince ürkmeyen insanlar atı alıp karşı kıyıya geçtiler. Çok da zorlanmadılar açıkçası. Çünkü mektepliler meydanı boş bırakmıştı.

Fakat işin rengi artık değişiyor. Üniversiteler geç kaldıklarını görmeye başladılar. Veri bilimi ya da veri mühendisliği bölümlerinin eli kulağında. Böyle bir bölümün ders programında da şunlar olmalı: Temel bilgisayar eğitimi, biraz matematik ve istatistik, biraz da programlama ve veri görselleştirme. Dikkat ederseniz bu derslerin neredeyse tamamı üniversitede hali hazırda verilen dersler ile denkleştirilir.

Ders programı cepte. Laboratuvar istemez; pahalı ekipmanlar lazım değil. Altı üstü her öğrenciye bir bilgisayar ve hızlı internet bağlantısına ihtiyaç var. Kısacası yeni bölümün ilk maliyeti neredeyse sıfır.


YAPBOZ

Ya çekirdek derslerden sonrası? O kısım serbest. Öğrenci ilgi duyduğu konularda dersler alabilir. Bu sayede de uzmanlık alanını belirler. Örneğin pazarlama ve internet programlama konularındaki dersleri takip eder. Ardından da internet mağazaları için tavsiye sistemleri geliştirir. Bilemedin iktisat okur; finans piyasasına girip, tahmin modellerini analiz eder. Son olarak iyice uç bir örnek vereyim. Bir öğrenci de çıkar edebiyata merak salar. Shakespeare’in bütün eserlerini metin içeriklerine göre akla gelmemiş biçimde sınıflandırıverir. Özetle öğrenciler, yap-boz gibi kendi mesleklerini inşa edebilirler.

Sadece piyasada değil, bilim dünyasında da veri uzmanlarına talep var. Mesela genetik konusunda çalışan bir biyolog koskoca gen haritalarını incelemek istiyor. Tek başına böyle bir işin altından çıkması imkansız. Ya da uzayın fotoğraflarını inceleyip, yeni yıldızlar keşfeden bir astrofizikçi düşünün. Milyonlarca resmi taramak yüzlerce insanın bile hatasız yapacağı bir iş değil. Haliyle bir veri uzmanı ile çalışmak için can atan pek çok bilim insanı var.

Örnek vereyim derken kendiliğinden farklı alanlara hitap eden bir bölüm portresi çizdim. Gerçekten de veri bilimi doğası gereği farklı disiplinleri birleştirmek zorunda. Disiplinler arası çalışmalar ise uzun süredir üniversitelerin peşine düştükleri bir hedef. Meğer bu hedefi tutturmak için izlenen yol baş aşağı duruyormuş. Genel araçları öğretip üzerine farklı uzmanlıkları verince, İsviçre çakısı gibi mezunlar mümkün.

Maliyeti düşük dedim. Kendiliğinden disiplinler arası dedim. Bir de mezunları piyasada, akademide kapılacak diyorum. Daha ne olsun? Yapılacak şeyse kolay gözüküyor: Dört işlemin üzerine bir işlem daha öğretmek. O da hesaplama, yani beşinci işlem.