İçindekiler
Dijital İnsan Bilimleri ve Veri Analizi Neyi Kapsar?
Son yıllarda dijital insan bilimleri sadece edebiyat, tarih ya da felsefe gibi alanlarla sınırlı değil. Artık bu alanlar da veriye dayalı analizle dönüşüyor. Dijital insan bilimleri tam olarak bu dönüşümün adı. Metin analizi, sosyal medya verilerinin yorumlanması ya da tarihi belgelerin yapay zekâ ile sınıflandırılması gibi işler bu alanın içinde.
Ben ilk kez bu terimi duyduğumda, açıkçası biraz havalı ama belirsiz gelmişti. Ama sonra bir atölyeye katıldım, orada Shakespeare’in eserlerinden duygu haritası çıkarıyorlardı. Evet, bildiğin Python’la! İşte o gün kafamda bir şeyler oturdu.
Dijital insan bilimleri nedir?
Dijital insan bilimleri, tarih, dilbilim, kültürel çalışmalar gibi klasik sosyal bilim disiplinlerini dijital teknolojilerle birleştiriyor. Bu entegrasyon, araştırmalara yepyeni araçlar kazandırıyor: doğal dil işleme (NLP), metin madenciliği, sosyal ağ analizi ve veri görselleştirme gibi teknikler artık bu disiplinin parçası.
Eskiden yüzlerce sayfalık el yazmalarını tek tek okuyarak analiz eden araştırmacılar, artık bu belgeleri saniyeler içinde tarayan algoritmalarla çalışabiliyor. Bu da hem zaman kazandırıyor hem de daha derin analizlerin kapısını aralıyor.
Örneğin:
- Osmanlı arşivlerindeki belgeleri OCR (optik karakter tanıma) teknolojisiyle dijital ortama aktararak sınıflandırmak
- Tarihi mektuplarda kullanılan dilin zamanla nasıl değiştiğini grafiklerle incelemek
- Toplumsal hareketlerin sosyal medyadaki yansımasını veri setlerine döküp analiz etmek
Türkiye’de bu alanda yapılan projeler artıyor. Özellikle İstanbul Üniversitesi, Koç Üniversitesi ve Sabancı Üniversitesi gibi kurumlarda dijital insan bilimleri merkezleri kurulmuş durumda. Bu merkezlerde hem lisans hem de yüksek lisans seviyesinde dersler veriliyor.
🧠 Türkiye’de Akademik Makale ve Kaynak Erişimi rehberimizden bu alandaki yayınlara nasıl ulaşacağını öğrenebilirsin.
Büyük veri ile kültürel analiz nasıl birleşiyor?
Kültürel veriler genellikle “nicel” değil, yani sayılarla değil, anlamlarla ilgili. Peki bu durumda veri analizi nasıl devreye giriyor?
Cevap: Anlamlı veri üretmek. Bugün sosyal medya, bloglar, forumlar gibi mecralarda milyarlarca kelime dijital iz olarak bırakılıyor. Dijital insan bilimleri araştırmacıları bu metinleri işleyerek, toplumsal değişimleri, kültürel eğilimleri ve hatta kolektif duyguları analiz ediyor.
Mesela:
- TikTok videolarında kullanılan müzik türlerinin bölgelere göre dağılımı
- Bir yazarın tüm eserleri üzerindeki duygu analizi
Bu noktada işin içine büyük veri teknolojileri giriyor. Python, R gibi yazılımlarla yapılan analizler sayesinde, devasa metin kütleleri anlamlı grafiklere dönüşüyor. Bu teknikler, klasik araştırma yöntemlerine kıyasla çok daha geniş veri kümelerine ulaşmayı ve derin içgörüler üretmeyi mümkün kılıyor.
Türkiye’de dijital insan bilimleri ve veri analizi neden önemli?
Bu disiplin sadece akademik çevreler için değil, aynı zamanda medya, kamu politikası, kültürel miras yönetimi gibi alanlarda da büyük bir ihtiyaç haline geldi. Türkiye gibi tarihsel olarak zengin bir ülkede dijital insan bilimleri, arşivlerin dijitalleşmesi ve kültürel varlıkların korunması açısından büyük fırsatlar sunuyor.
Ayrıca uluslararası öğrenciler için Türkiye, bu alanı hem teorik hem uygulamalı olarak öğrenebilecekleri uygun bir ortam sağlıyor. Yaşam maliyetlerinin görece düşük olması, İngilizce verilen yüksek lisans programlarının artması ve disiplinler arası yaklaşım sunan üniversiteler bu avantajlardan sadece bazıları.
🌐 Kaynak: Stanford Digital Humanities (İngilizce)
Türkiye’de Popüler Büyük Veri ve İş Analitiği Programları
Eğer “veriyle bir iş yapayım ama biraz da prestijli bir yerde okuyayım” diyorsan, Türkiye bu konuda giderek daha cazip bir yer haline geliyor. Özellikle İstanbul, Ankara ve İzmir’deki üniversiteler hem lisans hem de sertifika düzeyinde kaliteli eğitimler sunuyor.
Büyük veri analistliği hangi üniversitelerde var?
ODTÜ, Boğaziçi ve İstanbul Teknik Üniversitesi gibi kurumlarda veri bilimiyle ilgili yüksek lisans ve sertifika programları bulunuyor. İstanbul Üniversitesi’nin “Veri Bilimi ve Büyük Veri” yüksek lisans programı hem teorik altyapı hem de uygulamalı dersler açısından oldukça güçlü.
Eğitim dili genelde Türkçe ama bazı programlar İngilizce. Ayrıca yabancı öğrencilere özel kontenjanlar da var.
Yıldız Teknik Üniversitesi’nin yazılım ve veri analizi kursları
Yıldız Teknik Üniversitesi’nin Sürekli Eğitim Merkezi (YTUSEM), özellikle “Python ile Veri Analizi” ve “İş Zekâsı ve Büyük Veri Analitiği” gibi kurslarla dikkat çekiyor. Bu programlar genellikle 8-12 hafta sürüyor ve online katılım da mümkün.
İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka ve Veri Kullanımı
Şirketler artık bir pozisyona kimin uygun olduğunu anlamak için sadece CV okumuyor. Gelişmiş algoritmalar, adayın önceki deneyimlerini, dijital izlerini ve hatta video mülakatlardaki ses tonunu bile analiz edebiliyor.
Evet, kulağa biraz Black Mirror gibi geliyor ama gerçek bu. Yapay zekâ destekli İK uygulamaları, işe alımdan çalışan memnuniyetine kadar neredeyse her aşamada kullanılıyor. Üstelik bu gelişmeler sadece Silikon Vadisi’ne özgü değil. Türkiye’deki birçok büyük şirket de bu teknolojilere yatırım yapmaya başladı.
İnsan kaynakları alanında yapay zekâ nasıl kullanılıyor?
Geleneksel işe alım süreci, başvuru havuzundaki yüzlerce adayı taramakla başlar. Ancak bu iş, hem zaman alıcıdır hem de subjektif kararlara açık olabilir. İşte burada devreye yapay zekâ giriyor.
Artık birçok şirket, başvuruların ilk değerlendirmesini chatbot’lara veya algoritmalara yaptırıyor. Bu sistemler;
- Adayların özgeçmişlerini analiz edip uygunluk puanı çıkarıyor,
- Motivasyon mektuplarındaki anahtar kelimeleri tespit ediyor,
- Video mülakat analizleriyle stres seviyesini ölçebiliyor.
Türkiye’de de bu sistemleri kullanan şirketler arasında bankalar, teknoloji firmaları ve bazı kamu kurumları öne çıkıyor. Özellikle kariyer.net, LinkedIn gibi platformlar üzerinden başvuru alan şirketler, bu ön eleme sistemlerini entegre etmeye başladı.
Veri bilimiyle işe alım süreçleri nasıl değişiyor?
Veri bilimi sadece işe alım aşamasında değil, çalışan deneyiminin yönetiminde de aktif rol oynuyor. İK departmanları artık aşağıdaki gibi soruların cevaplarını veriye dayalı sistemlerle arıyor:
- Hangi çalışan ne kadar memnun?
- Ekip içi iletişimde tıkanma noktaları nerede?
- Hangi pozisyonlarda yüksek devir oranı var?
Bu analizler, şirketlerin sadece problem çözmesini değil, öngörücü modellerle riskleri önceden görmesini de sağlıyor. Örneğin, bir çalışanın işten ayrılma ihtimalini yüksek bulan sistem, yöneticilere önleyici aksiyonlar için öneriler sunabiliyor.
Türkiye’de bu gibi dijital insan sistemleri nasıl yaygınlaşıyor?
Özellikle büyük veri ve iş analitiği konularında eğitim alan öğrenciler için bu alan ciddi bir kariyer fırsatı sunuyor. Yıldız Teknik Üniversitesi’nin “İş Zekâsı ve Veri Analitiği” kursları ya da Koç Üniversitesi’nin yönetim bilişim sistemleri dersleri, İK ile veri biliminin birleştiği bu yeni alanda donanım sağlıyor.
Ayrıca, Türkiye’de faaliyet gösteren çok uluslu firmalar, işe alım süreçlerinde İngilizce veri analiz raporları talep ediyor. Bu da veri analizi ve dijital insan bilimleri Türkiye konusunu daha da kritik hale getiriyor.
Veri Analisti ve Veri Bilimci Hangi Araçları Kullanır?
Eğer bu alanlara ilgin varsa büyük ihtimalle “Hangi programları öğrenmem gerekiyor?” diye düşünüyorsundur. Çünkü kabul edelim, bu iş biraz yazılıma, biraz da istatistiğe dayanıyor. Ama gözün korkmasın, bu araçlar bir kere öğrenildi mi gerçekten büyük fark yaratıyor. Hem akademide hem sektörde “veri okuryazarlığı” artık neredeyse bir zorunluluk.
Bu araçları öğrenmek için illa bilgisayar mühendisliği mezunu olman da gerekmiyor. Türkiye’deki birçok üniversite ve özel eğitim kurumu, bu yetkinlikleri kazandıran kısa süreli ama etkili programlar sunuyor.
Veri analistleri hangi programları kullanır?
Veri analistlerinin temel amacı, ham veriyi anlamlı bilgiye dönüştürmek. Bu da doğru araçlarla mümkün. Türkiye’de özellikle şu programlar öne çıkıyor:
- Excel hâlâ en yaygın kullanılan araçlardan biri. Özellikle temel düzeyde veri düzenleme, filtreleme ve pivot tablolar için birebir.
- SQL (Structured Query Language) büyük veri tabanlarına bağlanmak, verileri çekmek ve sorgulamak için olmazsa olmaz.
- Tableau ve Power BI, verileri görselleştirmek, sunumlar hazırlamak ve etkileşimli paneller oluşturmak için kullanılıyor.
Mesela bir müşteri memnuniyeti anketi sonucunu analiz ederken, önce veriyi SQL ile çekersin, Excel ile temizlersin, sonra Power BI’da etkileyici grafiklerle sunarsın.
💡 Türkiye’deki birçok üniversitede bu araçların eğitimini veren sertifika programları mevcut. Özellikle Yıldız Teknik Üniversitesi’nin yazılım kursları bu konuda çok talep görüyor.
Veri bilimciler hangi yazılımlarla çalışır?
Veri bilimciysen, işin biraz daha teknik boyuta kayıyor. Tahminleme modelleri, sınıflandırmalar, regresyon analizleri gibi daha ileri düzey analizler bu rolde karşına çıkar. Bunun için genellikle şu araçlar kullanılır:
- Python: Veri biliminin bir nevi ana dili. pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn gibi kütüphanelerle veri işleyebilirsin.
- R: Özellikle akademik çevrelerde istatistiksel analizlerde çok kullanılıyor. ggplot2 ile güçlü grafikler üretmek mümkün.
- Jupyter Notebook: Kod yazarken çıktıları anında görmek için harika bir ortam. Python ile mükemmel uyumlu.
- Google Colab: Jupyter’ın cloud versiyonu. Bilgisayarına hiçbir şey yüklemeden veri bilimi öğrenmeye başlayabilirsin.
📘 Veri analizi yaparken kullanacağın yazılımlarla ilgili daha teknik bir rehber arıyorsan Türkiye’de İstatistiksel Analiz ve Veri İşleme sayfamızda detaylı bilgi bulabilirsin.
Python ile veri analizi yapılır mı?
Kesinlikle evet. Hatta diyebiliriz ki “Python, veri analizinin İsviçre çakısıdır.”
Python ile:
- Web sitelerinden veri çekebilirsin (web scraping)
- CSV dosyalarını okuyup düzenleyebilirsin
- Grafiklerle veri görselleştirebilirsin
- Hatta makine öğrenimi modelleri bile oluşturabilirsin
Türkiye’de birçok kurs “Python ile Veri Analizi” ismiyle açılıyor. Bu kurslarda genellikle:
- pandas ve NumPy ile veri seti hazırlama
- matplotlib ve seaborn ile grafik üretme
- sklearn ile temel makine öğrenimi algoritmaları
gibi konular işleniyor. Yıldız Teknik, Boğaziçi Üniversitesi’nin açık dersleri ya da İstanbul Kodluyor gibi platformlarda bu kurslara ulaşmak mümkün.
🔎 Kod yazmayı ilk kez deneyeceksen, Road to Study Blog’da Python öğrenmeye başlama rehberi seni bekliyor.
Türkiye’de bu araçlara nasıl ulaşılır?
Uluslararası öğrenciler için en büyük avantajlardan biri, Türkiye’de bu araçları öğrenmenin hem uygun maliyetli hem de erişilebilir olması. Üniversitelerin sürekli eğitim merkezleri, teknoparklar ve online platformlar (BTK Akademi, Kodluyoruz, Turkish AI Hub gibi) üzerinden ücretsiz veya düşük ücretli eğitimler bulmak mümkün.
Bazı önerilen kaynaklar:
Koç Üniversitesi Data Science Yaz Okulu: Yoğunlaştırılmış Python ve analiz eğitimi
BTK Akademi: Ücretsiz ve sertifikalı veri analizi kursları
Kodluyoruz: Topluluk destekli bootcamp’ler
“Python, R gibi programlarla istatistiksel analiz yapmayı planlıyorsan Türkiye’de İstatistiksel Analiz ve Veri İşleme yazımız sana yol gösterecek.”
Uluslararası Öğrenciler İçin Türkiye’de Eğitim Avantajları
Türkiye sadece akademik açıdan değil, aynı zamanda kültürel ve ekonomik yönlerden de avantajlı bir destinasyon. Özellikle veri bilimi gibi hızla büyüyen alanlarda eğitim almak isteyen öğrenciler için iyi bir başlangıç noktası.
Eğitim kalitesi ve ekonomik yaşam koşulları
ODTÜ, Boğaziçi, İTÜ gibi üniversiteler dünya sıralamalarında yer alıyor ve dijital insan bilimlerinde ciddi araştırma altyapılarına sahipler. Ancak Türkiye’nin asıl avantajı yaşam maliyetlerinde ortaya çıkıyor. Aylık konaklama, ulaşım ve yemek gibi masraflar Avrupa ülkelerine kıyasla çok daha uygun.
Ayrıca eğitim dilinin İngilizce olduğu programlar da artıyor. Özellikle yüksek lisans düzeyinde birçok veri bilimi programı tamamen İngilizce veriliyor.
Türkiye’deki sertifika ve kısa dönemli eğitim fırsatları
Bazı üniversiteler, yabancı öğrencilere özel İngilizce kısa dönem programlar sunuyor. Örneğin, Koç Üniversitesi’nin yaz okulunda “Data Science Bootcamp” gibi programlara başvuru yapabiliyorsun. Bu kurslar 4-8 hafta sürüyor ve hem teorik hem uygulamalı eğitim içeriyor.
Şimdi Adım At: Dijital İnsan Bilimleri Uzmanı Sen Olabilirsin!
Eğer bu satırları hâlâ okuyorsan, büyük ihtimalle bu alanlara gerçekten ilgilisin. Ve bence bu çok güzel bir başlangıç. Çünkü veri bilimi ve dijital insan bilimleri sadece geleceğin meslekleri değil, aynı zamanda dünyayı daha iyi anlama yolları.
Sertifika programlarına nasıl başvurulur?
Genelde üniversitelerin sürekli eğitim merkezleri üzerinden açılan kurslara başvuru çok kolay. Online başvuru formu, pasaport fotokopisi ve bazen İngilizce yeterlilik belgesi yeterli oluyor. Üniversiteye göre değişse de, bazı programlar hiçbir ön koşul aramıyor.
Öğrenci vizesi ve başvuru süreçleri hakkında kısa rehber
Eğer Türkiye’de uzun süreli bir programa kaydoluyorsan, öğrenci vizesi alman gerekiyor. Bu süreç konsolosluklar üzerinden yürütülüyor. Kabul mektubun geldikten sonra belgeleri toplamak genelde 1-2 haftanı alır. Türkiye’ye vardığında da oturma izni başvurusu yapmayı unutma.