Kurs
Python’a Giriş
4 sa
6.8M
Bir veri bilimi kariyerine başlamayı düşünüyorsanız, kodlamaya ne kadar erken başlarsanız o kadar iyi. Kod yazmayı öğrenmek, veri bilimci olmak isteyen herkes için kritik bir adımdır. Ancak programlamaya başlamak göz korkutucu olabilir, özellikle de daha önce kodlama deneyiminiz yoksa.
Doğru programlama dilini seçmek için önce veri bilimcilerin günlük işlerinde ne yaptıklarına bakmalıyız. Veri bilimci, veriler üzerinde işlem yapmak, analiz etmek ve bilgi çıkarmak için matematiksel ve istatistiksel teknikler kullanan teknik bir uzmandır. Veri bilimi alanında makine öğrenimi ve derin öğrenmeden ağ analizi, doğal dil işleme ve coğrafi uzamsal analize kadar pek çok alan vardır. Veri bilimciler görevlerini yerine getirmek için bilgisayarların gücünden yararlanır. Programlama, veri bilimcilerin bilgisayarlarla etkileşime geçmesini ve onlara talimat vermesini sağlayan tekniktir.
Farklı amaçlar için geliştirilmiş yüzlerce programlama dili vardır. Bunların bazıları veri bilimi için daha uygundur ve büyük miktarda veriyi işlemek üzere yüksek üretkenlik ve performans sunar. Ancak bu grup bile hatırı sayılır sayıda programlama dilini içerir.
Bu yazıda, 2026 yılı için öne çıkan veri bilimi programlama dillerine bakıyor ve her birinin güçlü yanlarını ve yeteneklerini sunuyoruz.
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Swift
- Go
- MATLAB
- SAS
Tüm veriler, 2026 ve sonrasındaki en güncel trendleri yansıtacak şekilde güncellenmiştir.
2026’da En Popüler 12 Veri Bilimi Programlama Dili
1. Python
TIOBE Endeksi ve PYPL Endeksi dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri popülerlik endekslerinde birinci sırada yer alan Python’un popülaritesi son yıllarda patlama yaptı ve hâlâ en popüler programlama dili konumunda. Python, yalnızca veri bilimi sektöründe değil, web geliştirme ve video oyunu geliştirme gibi diğer alanlarda da geniş kullanım alanına sahip, açık kaynaklı, genel amaçlı bir programlama dilidir.
Aklınıza gelebilecek her veri bilimi görevi Python ile yapılabilir. Bu, büyük ölçüde zengin kütüphane ekosistemi sayesinde mümkündür. Binlerce güçlü paket ve geniş kullanıcı topluluğunun desteğiyle Python, veri ön işleme, görselleştirme ve istatistiksel analizden makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin canlıya alınmasına kadar her türlü işlemi gerçekleştirebilir. Veri bilimi ve makine öğrenimi için en sık kullanılan kütüphanelerden bazıları şunlardır:
- NumPy: Gelişmiş matematiksel fonksiyonların kapsamlı bir koleksiyonunu sunan popüler bir pakettir. Ünlü NumPy dizileri gibi birçok paket NumPy nesnelerine dayanır.
- pandas: Veri biliminde temel bir kütüphanedir; Veritabanları (DataFrame’ler) üzerinde her türden manipülasyon yapmak için kullanılır.
- Matplotlib: Python’un standart veri görselleştirme kütüphanesidir.
- scikit-learn: NumPy ve SciPy üzerine inşa edilmiştir; makine öğrenimi algoritmaları geliştirmek için en popüler Python kütüphanesi hâline gelmiştir.
- TensorFlow: Google tarafından geliştirilmiştir; makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları geliştirmek için güçlü bir hesaplama çerçevesidir.
- Keras: Yüksek performansla sinir ağları eğitmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir kütüphanedir.
- Polars: pandas’tan daha hızlı performans sunan yeni bir DataFrame kütüphanesi.
- PyCaret: Uçtan uca ML iş akışlarını otomatikleştiren, açık kaynaklı, düşük kodlu bir makine öğrenimi kütüphanesi.
- Hugging Face: En güncel NLP uygulamalarını mümkün kılan transformers kütüphanesiyle yaygın olarak benimsenmiştir.
Basit ve okunabilir söz dizimi sayesinde Python, yeni başlayanların öğrenmesi ve kullanması en kolay programlama dillerinden biri olarak anılır. Veri bilimine yeniyseniz ve önce hangi dili öğreneceğinizi bilmiyorsanız, Python en iyi seçeneklerden biridir.
Python uzmanı olmak istiyorsanız, DataCamp yanınızda. Kataloğumuzdaki Python kurslarına göz atın ve başarılı bir veri bilimci olmak için eğitiminize başlayın.
2. R
Popülerlik endekslerine göre son yıllarda Python kadar revaçta olmasa da, R, veri bilimci olmak isteyenler için üst sıralarda yer alan bir seçenektir. Veri bilimi forumlarında sıklıkla Python’un ana rakibi olarak gösterilir; bu iki dilden birini öğrenmek, alana adım atmak için kritik bir adımdır.
R, açık kaynaklı, alan-özgü bir dildir ve özellikle veri bilimi için tasarlanmıştır. Finans ve akademide çok popüler olan R; veri manipülasyonu, işleme ve görselleştirmenin yanı sıra istatistiksel hesaplama ve makine öğrenimi için kusursuz bir dildir.
Python gibi, R’nin de büyük bir kullanıcı topluluğu ve veri analizi için geniş bir uzmanlaşmış kütüphane koleksiyonu vardır. En dikkat çekici olanlardan bazıları, bir veri bilimi paketleri koleksiyonu olan Tidyverse ailesine aittir. Bu aile, veri manipülasyonu için dplyr’ı ve R’de standart görselleştirme kütüphanesi olan güçlü ggplot2’yi içerir. Makine öğrenimi görevleri içinse caret gibi kütüphaneler, algoritmalarınızı geliştirirken işinizi epey kolaylaştırır.
Komut satırında doğrudan R ile çalışmak mümkün olsa da, veri düzenleyici, veri görüntüleyici ve hata ayıklayıcı gibi çeşitli yetenekleri entegre eden güçlü bir üçüncü taraf arayüzü olan Rstudio’yu kullanmak yaygındır.
Veri bilimine yeni başlıyor olun ya da araç setinize yeni diller eklemek istiyor olun, R öğrenmek mükemmel bir tercihtir. Becerilerinizi geliştirmeye başlamak için zengin R kursları kataloğumuza göz atın.
3. SQL
Dünyadaki verilerin büyük bölümü veritabanlarında saklanır. SQL (Structured Query Language), programcıların veritabanlarıyla iletişim kurmasını, veriyi düzenlemesini ve çıkarmasını sağlayan alan-özgü bir dildir. Veritabanları ve SQL hakkında çalışma bilgisine sahip olmak, veri bilimci olmak istiyorsanız şarttır.
SQL bilmek, popüler sistemler olan SQLite, MySQL ve PostgreSQL dahil olmak üzere farklı ilişkisel veritabanlarıyla çalışmanızı sağlar. Bu ilişkisel veritabanları arasındaki küçük farklılıklara rağmen, temel sorguların söz dizimi oldukça benzerdir; bu da SQL’i çok yönlü bir dil yapar.
Veri bilimi yolculuğunuza başlamak için Python ya da R’yi seçseniz de, SQL öğrenmeyi de düşünmelisiniz. Bildirimsel ve basit söz dizimi sayesinde SQL, diğer dillere kıyasla öğrenmesi çok kolaydır ve yol boyunca size büyük fayda sağlar.
SQL’e başlamak ister misiniz? DataCamp’in sunduğu farklı SQL kurslarına ve beceri yollarına göz atın ve sorgu ustası olmaya hazırlanın. Hatta DataCamp aracılığıyla SQL associate sertifikası bile alabilirsiniz.
4. Java
PYPL Endeksi’nde 2., TIOBE Endeksi’nde 4. sırada yer alan Java, dünyanın en popüler programlama dillerinden biridir; ancak son on yılda popülaritesi bir miktar azalmış, Python gibi dillere olan ilgi ise fırlamıştır. Java, birinci sınıf performansı ve verimliliğiyle bilinen, açık kaynaklı, nesne yönelimli bir dildir. Sayısız teknoloji, yazılım uygulaması ve web sitesi Java ekosistemine dayanır.
Java, web siteleri geliştirirken veya sıfırdan uygulama inşa ederken tercih edilen bir seçenek olsa da, son yıllarda veri bilimi sektöründe de önemli bir rol üstlenmiştir. Bunun başlıca nedeni, Hadoop, Spark ve Scala gibi popüler büyük veri araçları için sağlam ve verimli bir çerçeve sağlayan Java Sanal Makineleridir.
Yüksek performansı sayesinde Java, ETL işleri geliştirmek ve makine öğrenimi algoritmaları gibi büyük depolama ve karmaşık işlem gereksinimleri olan veri görevlerini gerçekleştirmek için uygun bir dildir.
5. Julia
Julia, veri bilimin yükselen yıldızı olarak görülebilir. Bu listedeki en genç dillerden biri olmasına rağmen (2011’de yayımlandı), Julia sayısal hesaplama dünyasını çoktan etkiledi. Bazen Python’un varisi olarak anılan Julia, veri analizi için kullanılan diğer dillere kıyasla oldukça etkili bir araçtır. Daha fazlasını öğrenmek için Julia Temelleri beceri yolumuzla başlayabilirsiniz.
Birçok büyük kuruluş, özellikle de finans sektöründe yer alanlar tarafından erken benimsenmesi sayesinde ün kazanmış olsa da, Julia, Python ve R gibi diller kadar yaygın değildir. Daha küçük bir topluluğa sahiptir ve ana rakipleri kadar çok kütüphanesi yoktur. Buna rağmen Julia; hızı, anlaşılır söz dizimi ve çok yönlülüğü sayesinde veri bilimi için umut vadeden bir dildir ve üstün geldiği pek çok kullanım alanı vardır.
6. Scala
Scala’yı programlama dillerinin üst sıralarında görmek çok yaygın olmasa da (şu anda PYPL Endeksi’nde 21., TIOBE’de 33. sıradadır), veri bilimi bağlamında bu dilden bahsetmek zorunludur.
Scala son dönemde makine öğrenimi ve büyük veri için en iyi dillerden biri hâline geldi. 2004’te yayımlanan Scala, özellikle Java’ya daha açık ve daha az sözcükle ifade edilen bir alternatif olmak üzere tasarlanmış, çok paradigmalı bir dildir.
Scala da Java Sanal Makinesi üzerinde çalışır; bu da Java ile birlikte çalışabilirlik sağlar ve onu dağıtık büyük veri projeleri için mükemmel bir dil yapar. Örneğin Apache Spark küme hesaplama çerçevesi Scala ile yazılmıştır.
7. #C/C++
En optimize dillerden ikisi olarak kabul edilen C ve yakın akrabası C++’a aşina olmak, hesaplama açısından yoğun veri bilimi görevlerini ele alırken çok faydalı olabilir.
Kaynak: TIOBE Endeksi
C ve C++, diğer programlama dillerine kıyasla daha hızlıdır; bu da onları büyük veri ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için uygun adaylar yapar. Popüler makine öğrenimi kütüphanelerinin, PyTorch ve TensorFlow dahil olmak üzere bazı çekirdek bileşenlerinin C++ ile yazılmış olması tesadüf değildir.
Düşük seviyeli doğaları nedeniyle C ve C++, öğrenmesi en zor diller arasındadır. Bu nedenle veri bilimi dünyasına adım atarken ilk tercih olmayabilirler; ancak programlamanın temellerini sağlam bir şekilde kavradıktan sonra bu dillerde ustalaşmak, özgeçmişinizde büyük fark yaratabilecek akıllıca bir hamledir.
8. JavaScript
JavaScript, PYPL endeksinde 3., TIOBE’de 6. sıradadır ve dünyanın en popüler programlama dillerinden biridir. JavaScript, zengin ve etkileşimli web sayfaları oluşturma kapasitesiyle bilinen, çok paradigmalı ve çok yönlü bir dildir.
JavaScript kullanıcılarının çoğu web geliştirme sektöründe çalışsa da, dil son yıllarda veri bilimi sektöründe de adını duyurmuştur. Günümüzde JavaScript; TensorFlow ve Keras gibi makine öğrenimi ve derin öğrenme için popüler kütüphaneleri, ayrıca D3 gibi son derece güçlü görselleştirme araçlarını desteklemektedir.
Makine öğrenimi için popüler kütüphanelerin desteği ve web geliştiriciler arasında yaygın popülaritesi sayesinde, veri bilimine geçiş yapmak isteyen tüm ön uç ve arka uç programcıları için yumuşak bir giriş seçeneğidir.
9. Swift
Python ve R’nin dezavantajlarından biri, ikisinin de mobil cihazlar düşünülerek inşa edilmemiş olmasıdır. Önümüzdeki yıllarda mobil, giyilebilir teknolojiler ve Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) daha da ilerlemesini bekleyebiliriz. Swift, Apple tarafından uygulama geliştirmeyi kolaylaştırmak ve bu sayede uygulama ekosistemini büyütüp müşteri bağlılığını artırmak için geliştirildi. 2014’teki çıkışının hemen ardından Apple ve Google, Swift’i mobil ve makine öğrenimi arasındaki etkileşimde kilit bir araç yapmak için birlikte çalışmaya başladı.
PYPL endeksinde 9., TIOBE’de 17. sırada yer alan Swift, artık TensorFlow ile uyumlu ve Python ile birlikte çalışabilir. Swift’in ek bir avantajı da artık iOS ekosistemiyle sınırlı olmaması ve Linux üzerinde çalışmak üzere açık kaynak hâline gelmiş olmasıdır.
Bu nedenlerle, bir mobil geliştiriciyseniz ve veri bilimi hakkında meraklıysanız, aradığınız dil Swift’tir.
10. Go
Go (veya GoLang), özellikle makine öğrenimi projeleri için popülaritesi artan bir dildir. Hem PYPL endeksinde (12. sıra) hem de TIOBE’de (7. sıra) listelerde yükselmiştir.
Google, 2009’da C benzeri söz dizimi ve düzenlerle tanıttı. Pek çok geliştiriciye göre Go, C’nin 21. yüzyıl versiyonudur. Lansmanından on yılı aşkın süre sonra, esnek ve anlaşılması kolay dili sayesinde Go son derece popüler hâle gelmektedir. Veri bilimi bağlamında Go, makine öğrenimi görevleri için iyi bir yoldaş olabilir. Gelecek vaat etmesine rağmen, Go’nun veri bilimi topluluğu hâlâ nispeten küçüktür.
11. MATLAB
MATLAB, esas olarak sayısal hesaplama için tasarlanmış bir dildir. Şu anda PYPL endeksinde 14., TIOBE’de 12. sıradadır.
1984’teki lansmanından bu yana akademide ve bilimsel araştırmalarda yaygın olarak benimsenen MATLAB, ileri düzey matematiksel ve istatistiksel işlemleri gerçekleştirmek için güçlü araçlar sunar ve bu da onu veri bilimi için iyi bir aday yapar. Ancak MATLAB’ın önemli bir dezavantajı vardır: Tescillidir. Duruma göre (akademik, kişisel veya ticari kullanım), lisans almak için yüksek meblağlar ödemeniz gerekebilir; bu da ücretsiz olarak kullanılabilen diğer programlama dillerine kıyasla cazibesini azaltır.
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System), iş zekâsı ve ileri düzey sayısal hesaplama için tasarlanmış bir yazılım ortamıdır. SAS uzun süredir piyasadadır ve birçok sektörde büyük firmalar arasında yaygın olarak benimsenmiştir; bu da SAS geliştiricileri için büyük bir pazar yaratmaktadır.
Ancak SAS, Python ve R gibi diğer veri bilimi programlama dillerine kıyasla istikrarlı biçimde popülarite kaybetmektedir. Bunun başlıca nedeni, MATLAB’da olduğu gibi, SAS’ı kullanmak için lisans gerekmesidir. Bu durum, ücretsiz ve açık kaynaklı dillere yönelmeye daha meyilli olacak yeni kullanıcılar ve şirketler için bir giriş engeli oluşturur.
Sonuç
Bu yazının, veri bilimi programlama dillerinin zengin ve çeşitli manzarasında yolunuzu bulmanıza yardımcı olacağını umuyoruz. Veri bilimci olarak çalışırken karşılaşabileceğiniz tüm sorunları ve durumları mutlak anlamda en iyi şekilde çözecek tek bir dil yoktur. Tercih edilen programlama dilini seçmek öznel bir konudur ve çoğu zaman bir veri bilimcinin öğrenme geçmişine veya iş yerindeki teknoloji yığınına bağlıdır. Örneğin, DataCamp’in veri elçisi Richie Cotton şu görüştedir:
"Veri bilimi giderek programlama için Python ve SQL etrafında merkezleniyor; R hâlâ popüler ve Julia yükselişte. Bu eğilimin 2023 ve sonrasında da devam edeceğini düşünüyorum; ancak Power BI ve Tableau gibi düşük kodlu iş zekâsı araçlarına dikkat edin."
Veri bilimine yeni başlıyorsanız, Python veya R iyi bir başlangıç noktasıdır. Hangisini daha çok sevdiğinizi görmek için ücretsiz Python’a Giriş Eğitimi ve R’ye Giriş Eğitimimize kaydolabilirsiniz. Bundan sonra başarının anahtarı sabır ve pratiktir. Uygulamalı programlama deneyimi edinmek için DataLab, kod yazabileceğiniz, becerilerinizi uygulayabileceğiniz, başkalarıyla işbirliği yapabileceğiniz ve veri bilimi portföyünüzü oluşturabileceğiniz çevrimiçi bir ortamdır.
Seçtiğiniz dilde kendinizi güvende hissettiğinizde, sağlam bir SQL eğitimiyle seviye atlayabilirsiniz. Neyse ki DataCamp, çeşitli SQL kursları sunuyor.
Buradan sonrası için sınır gökyüzüdür. Birden fazla programlama dilinde bilgi sahibi olmak bir varlıktır ve kurumunuzun ihtiyaçlarına göre diller arasında geçiş yapabilmek, çok yönlü bir veri bilimci olmanıza ve daha başarılı bir kariyer geliştirmenize yardımcı olur.
Daha fazlasını öğrenin: