Harvard’da Antropoloji ve Arkeoloji okumuş Carrie Grimes, üzerinde çalıştığı “Mayalıların Yerleşim Modelleri” için eserlerin bulunduğu Honduras gibi ülkelerde haritalama çalışması yapıyordu. Fakat işinin bir parçası olan “bilgisayar ve matematik işleri” yüzünden yorulmuştu.

“İnsanlar saha arkeolojisinin Indiana Jones gibi olmak sanıyor, aslında yaptıklarınızın çoğu veri analizi” diyor.

Şimdi ise Grimes Hanım farklı bir tür kazı işiyle uğraşıyor. Yığınlarca veriyi istatistiksel yöntemler kullanarak arama motorunu geliştirmeye çalıştığı Google’da çalışıyor.

Grimes Hanım bu mesleğin görünüşünü tembel sayı manyaklarına çeviren ‘70+ doğumlulardan biri. Kendilerinin bu iş için arzulandıklarını düşünüyorlar ve hatta şahane olduklarını.

Google’da şef ekonomist olan Hal Varian şöyle diyor: “Israrla önümüzdeki 10 yıl içinde en seksi iş istatistik olacak diyorum.” ve ekliyor “Şaka yapmıyorum.”

Doktorasını yaptıktan sonra iyi şirketlerde ilk yıllarında 125 bin dolar kazanabilen istatistikçiler bu son zamanlarda yaşanan dijital veri patlamasının yan ürünü. Bilgisayar ve internet her sahada veri analizinde farklı bir alan yaratıyor – sensor sinyalleri, güvenlik kasetleri, sosyal ağ dedikoducuları, ulusal kayıtlar ve dahası. IDC’ye göre bu dijital veri dalgası 2012de beş katına çıkacak!

Veri hala bilginin ham hali. “Massachusetts Institute of Technology” nin sanal ticaret bölümünün yöneticisi ve bir ekonomist olan Erik Brynjolfsson “Her şeyin izleneceği ve ölçüleceği bir dünya’ya hızla ilerliyoruz. Fakat insanların bu bilgiyi kullanması, analiz etmesi ve anlamlandırması çok zor gözüküyor” diyor.

Fakat istatistikçilerin yeni nesli bu problemi aşmış gözüküyor. Güçlü bilgisayarlar ve gelişmiş matematiksel modeller kullanarak bu uçsuz bucaksız veri hazinesinde anlamlı bölümleri buluyorlar. Uygulamalar İnternet aramalarını ve online reklamcılığı geliştirmek, kanser araştırmaları için gen sıralamalarını bulmak, sensör ve lokasyon verilerini analiz ederek gıda taşımacılığını optimize etmek gibi çok farklı alanlarda kullanılıyor.

Hatta yeni sonuçlanan – Netflix’in Film önerme sistemini geliştirene 1 milyon dolar verdiği – yarışma bile modern istatistiğin silahlarının konuştuğu bir savaştı.

Yine de istatistikçiler data analizi için modern istatistiksel yöntemler kullanan uzmanlar ordusunun ufak bir kısmını oluşturuyor. Uzmanlara göre hesaplama ve aritmetik yetenekler mezun olduğunuz bölümden daha etkili. Bu nedenle yeni veri dedektifleri ekonomi, bilgisayar bilimleri ve matematik gibi bölümlerden geliyor.

Bugünlerde Beyaz saray’da da gayet iyi karşılanıyorlar. Mayıs ayındaki bir konuşmasında Yönetim ve bütçe bölümünün başkanı olan şöyle diyor: “Uzun dönemdeki ekonomik ihtiyaçlarımız ve  önemli politika önceliklerimizi belirlemede sağlam ve tarafsız veri bizim ilk adımımız olacaktır”. O günden daha sonra Orszag Bey blogunda bir yazıda istatistiğin önemi hakkındaki konuşmasını kalbinden gelerek söylediğini itiraf etti.

Veri avlamadaki fırsatı gören IBM, Nisan ayında bir iş analizi ve optimizasyon servisi (Business Analytics and Optimization Services)grubu kurdu. Bu bölüm araştırma laboratuarlarında 200den fazla matematikçi, istatistikçi ve diğer data analistlerinin tecrübeleri arasında bağlantı kuracak – fakat bu rakam yeterli değil. IBM 4,000 adet daha analisti yetiştirmeyi veya işe almayı düşünüyor.

Bu alanın büyüdüğüne dair bir diğer işaret ise Washington’daki istatistikçilerin yıllık konferansına katılımın yaklaşık 6,400 kişi olması, Amerikan İstatistik Birliğinin verilerine göre bu rakam daha önce 5,400 civarındaydı. Katılımcıların başkentin içindeki diğer turist gruplarından bir farkı yoktu. Fakat hepsi rasgelelikten,  parametrelerden, regresyondan ve veri dizilerinden konuşmaktan mest olmuşlardı. Bu veri dalgası bu mesleği geleneksel olarak daha az görülen ve daha az karlı bir iş olmaktan çıkardı.

32 yaşındaki Grimes Hanım 2003 yılında Stanford’da doktorasını tamamladı ve ertesi yıl Google’a katıldı. O artık 250 data analistinin arasındaki istatistikçilerden biri ve şirketin arama teknolojisini geliştirmek için istatistiksel modeller kullanıyor.

Örneğin Grimes Hanım Google’ın interneti dolaşıp arama indeksini güncelleyen tarama yazılımını iyileştiren bir algoritma üzerinde çalışıyor. Bu model sürekli güncellenen web sitelerini daha çok taramayı, az güncellenenleri ise daha az taramayı sağlıyor.

Grimes Hanım’ın dediğine göre amaç bilgisayar ve ağ kullanımını daha verimli hale getirmek. “Google’ın milyonlarca ve milyarlarca kez yaptığı bu işte yüzde birlik veya ikilik gelişmeler bile devasa olabilir” diyor.

Keşfetmek için yeni dünyaları bize açan şey internetteki  veri setlerinin büyüklüğü.  Geleneksel olarak sosyal bilimler insanların davranışlarını onlarla konuşarak veya anketler yaparak takip eder. “Fakat internet milyonlarca insanın nasıl iletişim kurduklarını gösteren muhteşem bir kaynak” diyor Google’da bilgisayar bilimi ve ve sosyal ağ araştırmacısı olarak çalışan Jon Kleinberg.

Örneğin yeni yayınlanan bir araştırmada Kleinberg Bey ve iki arkadaşı sanal dünyada fikirlerin nasıl yayıldığını takip ettiler. 2008deki başkanlık seçimi kampanyalarında haber konularıyla alakalı olan kelimeleri  araştırmak için algoritmalar kullanarak 1.6 milyon haber sitesini ve blogu izlediler.

Cornell Araştırmacıları geleneksel medyanın liderlik ettiğini ve blogların genellikle 2.5 saat sonra takip etmeye başladıklarını buldu. Fakat bir avuç blog daha hızlıydı.

Ancak uzmanlar bu veri madeninin tehlikeleri olduğunu söylüyor.  Bu verinin şeffaflığı  istatistiksel modelleri kolayca alt edebilir.  Ayrıca istatistikçiler güçlü veri bağlarının bir neden sonuç ilişkisi oluşturmayacağına dikkat etmeli.

Örneğin Çocuk felci aşısının bulunmasından önce 1940ların sonlarında, halk sağlığı uzmanlarının dondurma ve hafif içeceklerin tüketiminin çocuk felci riskini yükselttiğini kaydettiklerini söylüyor George Washington Üniversitesinde  tarihçi ve istatistikçi olan David Alan Grier. Anti çocuk felci diyeti olarak bu besinlerin kullanılması durduruluyor. Ancak Grier Bey’in dediğine göre daha sonra ortaya çıkıyor ki çocuk felci salgınları insanların doğal olarak daha çok dondurma yedikleri yaz aylarında ortaya çıkıyor.

Bu veri patlaması istatistikte uzun zamandır devam eden sorunları büyütse de, yeni sınırlar da açacak.

IBM’de çalışan ve son işlerinden biri medikal verileri inceleyip tedaviyi iyileştirmek olan Daniel Gruhl şöyle diyor: “İşin özü bilgisayarlara yapmakta iyi oldukları işi yapmalarına izin vermek, buda insanların yapmakta iyi oldukları şeyi yapmalarına fırsat tanır: bu aykırılıkları açıklamak. ”

• Bayes’i Anlamak | Bayes Teoremi
• Çevir Kazı Yanmasın
• Nerede bu tek karakterli domainler..
• Temassızlık
• Aptallık