Veri Biliminde Matematik ve Istatistik Gercekten Sart mi, Yoksa Kutuphaneler Yeterli mi?
seymanur
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Herkese selam, veri bilimi yolculuguna yeni baslayan biri olarak kafami kurcalayan bir soru var. Python'daki Pandas, Scikit-Learn gibi hazir kutuphaneleri ogrenip dogrudan model eğitmeye baslamak mi daha mantikli, yoksa isin arkasindaki lineer cebir, kalkulus ve olasilik teorisini detaylariyla bilmek sart mi? Sektorde calisan tecrubeli arkadaslar ne dusunuyor?
Cevaplar 5
pelindemir
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Ben her ikisini paralel goturmeyi oneriyorum. Bir yandan kod yazip bir yandan o algoritmanin arkasindaki matematigi okumak en verimlisi.
ismetpolat
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Temel istatistik bilmeden yapilan veri analizi, yanlis yonlendiren grafiklerden ibaret kalir. Temeli saglam tut derim.
sudenazpolat
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Is gorusmelerinde teorik sorular cok geliyor dostum. Sadece kod yazmayi bilmek bir noktadan sonra yetmiyor maalesef.
selimarslan
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Bence baslangicta kutuphanelerle pratik yapip motivasyonu yuksek tutmak daha onemli. Sonrasinda ihtiyac duydukca teorisine inebilirsin.
selnurpala
11 Haz 2026 19:37
düzenlendi
Kesinlikle matematik sart. Kutuphaneleri herkes kullanir ama model patladiginda neden patladigini anlamak icin o matematige ihtiyacin var.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.