Giriş
Veri bilimci olmak eskiden daha farklıydı: Python kütüphaneleri, SQL sorguları, uzun önişleme süreçleri… Bugün ise yepyeni bir dönem başladı. Yapay zekâ destekli platformlar, veri bilimcilere sadece hız kazandırmıyor, aynı zamanda tek kişinin büyük ekiplerin işini yapabilmesini mümkün kılıyor.
Bu yazıda hem çekirdek AI araçlarını hem de keşfetmeye değer yenilikçi platformları ele alacağız. Her birinin hangi işlevleri sunduğunu ve veri biliminde nasıl kullanılabileceğini örneklerle açıklayacağız.
Çekirdek Araçlar
1. Manus AI – Metinden İçgörü Yakalama
Ne sunuyor?
Manus AI, büyük dil modellerini kullanarak metinlerden özetler, raporlar ve analiz çıkarıyor. Araştırma ve içerik üretiminde veri bilimciye asistanlık yapan bir araç.
Kullanım Senaryoları:
- Akademik makalelerden hızlı özet çıkarmak
- Veri analizi sonrası sonuçları raporlaştırmak
- Dokümantasyonu zahmetsizce hazırlamak
2. Apify – Web’den Veri Toplama (Web Scraping as a Service)
Ne sunuyor?
Apify, veri toplama işini bir servis haline getiriyor. Hazır “actors” sayesinde sosyal medya, haber siteleri, e-ticaret platformları gibi farklı kaynaklardan veri toplayabilirsiniz.
Kullanım Senaryoları:
- Twitter veya LinkedIn paylaşımlarından duygu analizi için veri çekmek
- E-ticaret sitelerinden fiyat ve stok bilgisi toplamak
- Haber akışlarını analiz etmek için otomatik güncellenen dataset oluşturmak
3. Abacus AI – Model Geliştirme ve Üretime Alma
Ne sunuyor?
Abacus AI, uçtan uca makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerini yönetmenizi sağlar. Model eğitme, değerlendirme ve API şeklinde deployment özellikleriyle kurumsal seviyede güçlü bir araçtır.
Kullanım Senaryoları:
- Talep tahminleme ve zaman serisi analizi
- Öneri sistemleri kurmak (ör. ürün önerisi, içerik önerisi)
- Modeli eğitip, tek tıkla production ortamına almak
4. Julius AI – Doğal Dille Veri Analizi
Ne sunuyor?
Julius AI, bir CSV veya Excel dosyasını yüklediğinizde karmaşık sorgular yapmanıza gerek kalmadan sonuçları size açıklıyor. ChatGPT tarzı bir etkileşimle dosyanızı analiz eden bir “Excel + AI asistanı” diyebiliriz.
Kullanım Senaryoları:
- Büyük tabloların özetini almak
- Veri seti üzerinde görselleştirme yaratmak
- SQL veya Python kodu yazmadan veri keşfi yapmak
5. GenSpark.ai – Kod ve Pipeline Üretimi
Ne sunuyor?
GenSpark, hızlı prototip geliştirmek için yapay zekâ destekli bir platformdur. Veri pipeline’larını ya da küçük uygulamaları “doğal dil talimatı” ile inşa edebilirsiniz.
Kullanım Senaryoları:
- Veri hazırlama fonksiyonlarını otomatik yazdırmak
- Küçük analitik API servisleri prototiplemek
- Veri bilimi projelerinde “ilk versiyonları” hızla çıkmak
6. Perplexity AI – Akıllı Araştırma Asistanı
Ne sunuyor?
LLM destekli, kaynaklı arama motoru. Sorduğunuz sorulara sadece yanıt vermiyor, aynı zamanda hangi akademik veya güvenilir kaynağa dayandığını da gösteriyor.
Kullanım Senaryoları:
- Veri bilimi araştırmalarında literatür taraması
- Kaynaklı rapor hazırlama
- Teknik sorulara hızlı yanıt bulma
7. Octoparse – No-Code Web Scraping
Ne sunuyor?
Apify’a benzer şekilde veri toplama için bir platform ama tamamen sürükle-bırak arayüzle çalışıyor. Kod bilmeden veri seti toplamak için ideal.
Kullanım Senaryoları:
- Fiyat karşılaştırma için ürün verisi çekmek
- Sosyal medyadan yorum toplamak
- Pazar araştırması için anlık veri almak
8. MonkeyLearn – Metin Analitiği & NLP as a Service
Ne sunuyor?
Metin sınıflama, duygu analizi, anahtar kelime çıkarımı gibi NLP işlemlerini kendi modelinizi eğitmeden sunuyor.
Kullanım Senaryoları:
- Müşteri yorumlarını otomatik sınıflandırma
- Çağrı merkezi verilerini duygu analizine tabi tutma
- Sosyal medya içeriklerinden anlamlı içgörü çıkarma
9. Obviously AI – Kod Yazmadan ML Modeli Eğitmek
Ne sunuyor?
Dataset yükleyerek tahmin modelleri oluşturabileceğiniz AutoML tabanlı bir araç.
Kullanım Senaryoları:
- Hızlı POC (Proof of Concept) geliştirmek
- Kod bilmeyen ekip arkadaşlarını sürece dahil etmek
- Basit sınıflama ve tahmin modellerini dakikalar içinde kurmak
10. Runway ML – Multimedya için AI
Ne sunuyor?
Video, görüntü ve ses üzerinde AI ile üretim ve düzenleme imkânı sunar.
Kullanım Senaryoları:
- Görselleştirme ve sunumlarda AI destekli içerik üretmek
- Veri bilimi projelerini anlatan videolar hazırlamak
- Görsel veri artırımı yapmak
11. Weights & Biases (W&B) – Deney Takibi & MLOps
Ne sunuyor?
ML deneylerinizi izleme, hiperparametre takip etme ve görselleştirme için lider bir platform.
Kullanım Senaryoları:
- Deneyleri tek bir dashboard üzerinden yönetmek
- Model performansını raporlamak
- Büyük ekiplerde ortak çalışma standartı oluşturmak
Sonuç
Veri bilimci olarak artık tek seçeneğiniz Python yazmak değil. Bu yeni nesil platformlar:
- Veri toplamada (Apify, Octoparse)
- Araştırmada ve içerikte (Manus, Perplexity, Julius)
- Modelleme ve üretimde (Abacus, Obviously AI, W&B)
- Görselleştirme ve multimedya’da (Runway ML)
size büyük avantaj sağlıyor. İşinizi hızlandırmak, tekrarlayan işleri otomatize etmek ve çıktılarınızı daha etkili hale getirmek için bu araçların en az birkaçını mutlaka denemelisiniz.
📚 Kaynakça
- Apify – Web scraping & automation platform
- Abacus.AI – Enterprise-scale ML development
- Julius AI – AI-powered data analysis
- GenSpark.ai – AI code & app generation platform
- Manus AI – AI writing assistant
- Perplexity AI – LLM-based search engine
- Octoparse – No-code web scraping
- MonkeyLearn – NLP SaaS platform
- Obviously AI – AutoML platform
- Runway ML – Video & media AI platform
- Weights & Biases – ML experiment tracking
Related Posts:
- A2A Protokolü: Yapay Zeka Ajanlarının İşbirliğinde…
- Yapay Zeka Dünyasının Yeni Gözdesi: Context Engineering
- Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka…
- Veri Kalitesi ve Yapay Zeka: Veri Mühendisliğinin Önemi
- Python uv: Yeni Nesil Python Paket ve Proje Yöneticisi
- Yapay Zeka Mühendisliğinin (AI Engineering) Yükselişi
Bu gönderi için yorumlar kapalı.