Hata #1: Sadece Teori Odaklı Çalışmak
Birçok yeni başlayan, sırf kurs videolarını izleyerek öğrenebileceğini düşünür. Ancak veri biliminde pratik çok önemlidir.
Çözüm
Her yeni kavramı öğrendiğinizde, küçük bir veri seti bulun ve uygulayın. Kaggle'daki competition'lara katılın.
Hata #2: Matematik ve İstatistik Temellerini Atlamak
Makine öğrenmesi algoritmalarını anlamak için matematiksel temel şarttır. Bu temeli olmadan, sadece kütüphane kullanıcısı olursunuz.
Öğrenmeniz Gerekenler
- Lineer Cebir
- Olasılık ve İstatistik
- Calculus (Türev ve İntegral)
Hata #3: Tüm Araçları Öğrenmeye Çalışmak
Python, R, SQL, Tableau, Power BI... Tüm araçları aynı anda öğrenmeye çalışmak sizi yavaşlatır.
Doğru Yaklaşım
Python ile başlayın ve ustalaşın. Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn kütüphanelerini iyi öğrenin. Diğer araçlar zamanla gelir.
Hata #4: Gerçek Dünya Problemlerinden Uzak Durmak
Iris dataset üzerinde 100 kere model eğitmek yerine, gerçek iş problemlerini çözmeye çalışın.
Proje Fikirleri
- E-ticaret sitesi için ürün öneri sistemi
- Sosyal medya sentiment analizi
- Gayrimenkul fiyat tahmini
- Müşteri churn prediction
Hata #5: Networking'i Önemsememek
Veri bilimi topluluğuna katılın. LinkedIn'de aktif olun. Meetup'lara katılın. Network, kariyer fırsatları için çok önemlidir.
Sonuç
Bu hataları yapmamak, öğrenme sürenizi kısaltır ve daha etkili bir veri bilimci olmanızı sağlar.