Veri Bilimcileri İçin En İyi 12 Yapay Zeka Aracı (2026, Test Edildi)

“Veri bilimcileri için yapay zeka araçları” terimi, basit kod asistanlarından tam ölçekli kurumsal makine öğrenimi platformlarına kadar her şeyi kapsayan geniş bir kavramdır. Bir veri profesyonelinin iş akışını gerçekten hızlandıran araçları bulmak için satıcı iddialarının ve pazarlamanın ötesine geçtik. Bağımsız bir yapay zeka araçları dizini olarak ZEKAI, bir ürünü diğerine tavsiye etmek için ödeme almaz. Sıralamalarımız, uygulamalı testlerin ve şeffaf bir değerlendirme sürecinin sonucudur.

Bu rehber, gürültüyü ortadan kaldırarak, veri hazırlığından paydaş raporlamasına kadar gerçekleştirdikleri belirli işlere göre en iyi 12 aracı eşleştiriyor. Kurumsal düzeyde ML işlem hatları oluşturmak için en iyi platformları, hızlı model oluşturma için en iyi kodsuz araçları, içgörüler üretmek için en akıllı BI araçlarını ve basit bir komutla bir veri kümesini analiz edebilen yeni nesil konuşma tabanlı asistanları ele alacağız. Yapay zeka ve veri bilimi alanındaki profesyoneller için doğru aracı seçmek, becerilerinizi değiştirmek değil, onları geliştirmekle ilgilidir.

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, veri bilimcileri için istihdamın 2023 ile 2033 yılları arasında %36 oranında büyüyeceğini tahmin ediyor; bu oran, tüm meslekler için ortalamadan önemli ölçüde daha hızlıdır. Bu büyüme bir değişimin altını çiziyor: Yapay zeka rutin görevleri otomatikleştirerek veri bilimcilerinin daha karmaşık problem çözme ve stratejik yorumlamaya odaklanmasını sağlıyor.

Bu Yapay Zeka Araçlarını Nasıl Test Ettik ve Sıraladık?

Çoğu “en iyi” listesi, kendi ürünlerini ilk sıraya koymak için satıcılar tarafından hazırlanan içeriklerdir. Biz bunu yapmıyoruz. Değerlendirmemiz bağımsızdır ve pratik yapan veri bilimcileri ve analistler için geçerli olan tutarlı bir kriter setine dayanmaktadır.

Bu liste için sıralama kriterlerimiz şunlardı:

• Temel İşlevsellik (%40): Araç birincil işini ne kadar iyi yapıyor? Bir AutoML platformu için bu, model doğruluğu ve eğitim kolaylığı anlamına gelir. Bir BI aracı için ise yapay zeka destekli içgörülerinin ve görselleştirmelerinin derinliğidir.
• Kullanım Kolaylığı ve Öğrenme Eğrisi (%20): Bir veri profesyoneli ne kadar hızlı üretken hale gelebilir? Kapsamlı tescilli eğitim mi gerektiriyor yoksa mevcut becerilerle (örn. SQL, Python) uyumlu mu?
• Entegrasyon ve MLOps (%20): Araç modern bir veri yığınına ne kadar iyi uyuyor? Ortak veri ambarlarına bağlanıyor mu, sürüm kontrolünü destekliyor mu ve sağlam dağıtım ve izleme özellikleri sunuyor mu?
• Fiyatlandırma ve Ücretsiz Katman Değeri (%20): Fiyatlandırma şeffaf ve öngörülebilir mi? Ücretsiz katman veya deneme sürümü, aracı gerçek dünya görevleri için gerçekten değerlendirmek için yeterli işlevsellik sunuyor mu?

Veri bilimcinin günlük iş akışına uygun dört ana kategoride araçları test ettik.

Veri Bilimi İçin En İyi Yapay Zeka Araçları: Hızlı Bir Karşılaştırma

Swipe the table sideways →

—

Kurumsal ML İşlem Hatları ve MLOps İçin En İyileri

Bu platformlar, veri bilimi ekipleri için komuta merkezleridir. Veri hazırlığı, model geliştirme, dağıtım ve yönetişim için uçtan uca ortamlar sağlayarak hem kod yazanları hem de kod yazmayanları desteklerler.

1. Dataiku

Dataiku, veri bilimcileri, analistler ve ML mühendisleri arasında işbirliğini sağlayan kapsamlı, merkezi bir platformdur. Gücü, veri bağlayıcıları ve hazırlık tariflerinden model eğitimine ve API dağıtımına kadar tüm veri-içgörü işlem hattını temsil eden görsel, akış tabanlı arayüzünde yatmaktadır. Kod öncelikli (Python, R not defterleri) ve düşük kodlu (görsel AutoML) yaklaşımlar arasındaki boşluğu başarıyla kapatır.

Neleri iyi yapıyor: Dataiku, ekip işbirliği ve yönetişimde üstündür. Birden fazla kullanıcı aynı proje üzerinde çalışabilir, net sürüm kontrolü ve denetim izleri bulunur. Görsel veri hazırlama araçları güçlüdür ve AutoML yetenekleri, analistlerin hızlı bir şekilde temel modeller oluşturmasına olanak tanır. MLOps için sağlam model izleme, kayma tespiti ve tek tıklamayla dağıtım sunar.

Neleri kötü yapıyor: Dataiku, ağır ve karmaşık bir kurumsal yazılımdır. Öğrenme eğrisi diktir ve birçok ekip özelliklerinin yalnızca bir kısmını kullandığını bildirmektedir. Fiyatlandırma şeffaf değildir ve bir satış görüşmesi gerektirir; tahminler, başlangıç seviyesi ücretli planların yıllık 26.000 ila 48.000 ABD Doları civarında başladığını gösteriyor, bu da onu daha küçük şirketler veya bireysel kullanıcılar için erişilemez kılıyor.

Kimler satın almalı: Düzenlenmiş sektörlerde (finans, sağlık hizmetleri) güçlü yönetişim, tekrarlanabilirlik ve teknik ve iş kullanıcıları arasında işbirliği gerektiren büyük veri bilimi ekipleri.

2. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML), Microsoft’un tüm makine öğrenimi yaşam döngüsü için bulut tabanlı platformudur. Tek bir araç değil, veri yönetimi, model eğitimi (kodsuz tasarımcı veya kod tabanlı SDK’lar aracılığıyla), dağıtım ve izleme için çok sayıda hizmeti entegre eden bir çalışma alanıdır. En büyük avantajı, veri depolamadan (Blob, Data Lake) işlem ve güvenliğe (Entra ID) kadar daha geniş Azure ekosistemiyle derin entegrasyonudur.

Neleri iyi yapıyor: Azure ML muazzam esneklik sağlar. Veri bilimcileri, kodsuz model oluşturma için sürükle ve bırak tasarımcısını kullanabilir, en iyi algoritmayı bulmak için otomatik ML’den (AutoML) yararlanabilir veya entegre Jupyter not defterlerinde özel Python kodu yazabilir. MLOps yetenekleri, işlem hatlarını yönetme, modelleri kaydetme ve ölçeklenebilir uç noktalara dağıtma özellikleri ile kurumsal düzeydedir. Kullandıkça öde fiyatlandırması, Dataiku gibi rakiplerden daha şeffaftır.

Neleri kötü yapıyor: Çok sayıda bileşen ve seçenek, yeni kullanıcılar için bunaltıcı olabilir. Arayüz parçalı hissedebilir, sizi farklı “stüdyolar” ve portallar arasında sürükleyebilir. Güçlü olsa da, güçlü bir satıcı kilitlenmesi yaratır; karmaşık bir Azure ML işlem hattını başka bir bulut sağlayıcısına taşımak önemsiz bir görev değildir.

Kimler satın almalı: Microsoft Azure bulutuna stratejik olarak bağlı olan ve üretim modelleri oluşturmak ve dağıtmak için ölçeklenebilir, entegre bir platforma ihtiyaç duyan veri bilimi ekipleri ve işletmeler.

AutoML ve Kodsuz Modelleme İçin En İyileri

AutoML platformları, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi zaman alıcı görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimini demokratikleştirmek için tasarlanmıştır. Analistleri ve alan uzmanlarını kod yazmadan tahmine dayalı modeller oluşturmaya teşvik ederler.

3. RapidMiner (Altair AI Studio)

RapidMiner, şimdi Altair tarafından satın alındıktan sonra Siemens’in portföyünün bir parçası olan, orijinal görsel veri bilimi platformlarından biridir. Kullanıcıların analiz işlem hatları oluşturmak için “operatörleri” bağladığı sürükle ve bırak arayüzünü kullanır. Bu görsel yaklaşım, veri temizleme, dönüştürme ve model doğrulama gibi karmaşık süreçleri sezgisel hale getirir.

Neleri iyi yapıyor: RapidMiner’ın gücü, hem güçlü hem de öğrenmesi kolay görsel iş akışı düzenleyicisidir. Akla gelebilecek hemen hemen her veri hazırlığı veya modelleme görevi için devasa bir operatör kütüphanesi sunar. Yerleşik AutoML işlevselliği, düzinelerce modeli otomatik olarak oluşturabilir ve değerlendirebilir, en iyi performans gösterenlerin bir liderlik tablosunu sunar.

Neleri kötü yapıyor: Fiyatlandırma yalnızca teklif bazlıdır ve tarihsel olarak veri satırı limitlerine bağlıdır, bu da kısıtlayıcı olabilir. Ücretsiz katman 10.000 satırla sınırlıdır, bu da öğrenmek için uygun olsa da çoğu profesyonel çalışma için yeterli değildir. Platformun sahipliği iki kez el değiştirdi (RapidMiner -> Altair -> Siemens), bu da destek ve sözleşmelerde karışıklık yaratabilir.

Kimler satın almalı: Kod yazmadan tahmine dayalı modelleme uygulamak isteyen analitik ekipleri ve iş analistleri. Ayrıca veri bilimi kavramlarını görsel olarak tanıtmak için harika bir öğretim aracıdır.

4. Qlik AutoML

Qlik AutoML, bağımsız bir ürün değil, Qlik Cloud platformuna entegre edilmiş bir özelliktir. Qlik Cloud Premium aboneliği olan kullanıcıların, Qlik’te zaten analiz ettikleri veriler üzerinde makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Sınıflandırma ve regresyon görevlerini destekler ve model sürücülerini anlamak için SHAP gibi açıklanabilir yapay zeka (XAI) özellikleri sunar.

Neleri iyi yapıyor: En büyük avantajı sorunsuz entegrasyondur. Verileri ayrı bir araca aktarmaya gerek yoktur. Bir BI panosundan, aynı veri kümesi üzerinde birkaç tıklamayla tahmine dayalı bir model oluşturmaya geçebilirsiniz. Kodsuz arayüz, veri bilimcileri için değil, analistler için tasarlanmıştır ve modelin tahminlerine güven oluşturmaya yardımcı olan açıklanabilirliğe odaklanır.

Neleri kötü yapıyor: Pahalıdır. Qlik AutoML’e erişim, aylık 2.750 ABD Doları’ndan (yıllık faturalandırılır) başlayan bir Qlik Cloud Premium aboneliği gerektirir. Bu, birçok küçük ekip için erişilemez hale getirir. Modelleme yetenekleri sağlam olsa da, Dataiku veya RapidMiner gibi özel platformlarda bulunan tam yaşam döngüsü model oluşturmadan daha az kapsamlıdır. Bir BI platformuna bir eklentidir, tam teşekküllü bir veri bilimi çalışma tezgahı değildir.

Kimler satın almalı: Qlik ekosistemine zaten yoğun yatırım yapmış ve iş analistlerini, platformdan ayrılmadan panolarına tahmine dayalı içgörüler eklemeleri için güçlendirmek isteyen kuruluşlar.

En İyi Yapay Zeka Yerel BI ve Pano Oluşturma Araçları

En yeni nesil İş Zekası (BI) araçları, statik grafiklerin ötesine geçiyor. Kullanıcıların verileri keşfetmelerine, otomatik olarak içgörüler üretmelerine, tahminler oluşturmalarına ve doğal dilde sorular sormalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanıyorlar.

5. Microsoft Power BI with Copilot

Power BI, Microsoft’un pazar lideri BI platformudur. Ücretsiz Power BI Desktop, güçlü rapor oluşturmaya olanak tanırken, ücretli Pro ve Premium katmanları paylaşım ve işbirliğini mümkün kılar. Copilot’un entegrasyonu, üretken yapay zekayı doğrudan iş akışına getirerek, kullanıcıların doğal dil komutlarını kullanarak raporlar oluşturmasına, DAX hesaplamaları yazmasına ve anlatı özetleri oluşturmasına olanak tanır.

Neleri iyi yapıyor: Power BI’ın temel gücü, Microsoft yığını (Excel, Azure, Microsoft 365) ile derin entegrasyonu ve agresif fiyatlandırmasıdır. Ücretsiz Masaüstü sürümü, tek başına çalışan analistler için inanılmaz derecede yeteneklidir. Copilot özellikleri, “ürün kategorisine ve bölgeye göre geliri gösteren bir satış raporu oluştur” gibi komutları etkileşimli bir panoya dönüştürerek geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandırır.

Neleri kötü yapıyor: Güçlü olsa da, Power BI saf veri görselleştirme için Tableau’dan daha az cilalı ve sezgisel hissedebilir. Formül dili olan DAX’ın öğrenme eğrisi diktir. İşbirliği ve paylaşım, ücretsiz sürümde etkili bir şekilde devre dışıdır ve herhangi bir ekip tabanlı çalışma için ücretli bir Pro lisansı (2026 ortası itibarıyla aylık 14 ABD Doları/kullanıcı) gerektirir.

Kimler satın almalı: Microsoft 365 veya Azure kullanan herhangi bir kuruluş. Fiyat, güç ve yapay zeka entegrasyonunun birleşimi, çoğu iş analizi ihtiyacı için varsayılan seçim olmasını sağlar.

6. Tableau with AI (Einstein)

Tableau, güzel, etkileşimli görselleştirmeler oluşturmayı akıcı bir deneyim haline getiren sezgisel sürükle ve bırak arayüzüyle uzun zamandır övgüyle karşılanmaktadır. Salesforce’un Einstein AI teknolojisinin entegrasyonuyla Tableau, içgörüleri ortaya çıkarmak ve veri noktalarının “nedenini” açıklamak için makine öğrenimini kullanan “Einstein Discovery” gibi özellikleri artık içermektedir.

Neleri iyi yapıyor: Tableau, saf görselleştirme ve veri keşfinde liderliğini sürdürüyor. Yapay zeka özellikleri iyi entegre edilmiştir. Einstein Discovery, bir sonucun temel sürücülerini belirlemek, bunları sade bir dille açıklamak ve iyileştirme önerileri sunmak için milyonlarca veri satırını analiz edebilir. Tahmin ve kümeleme yetenekleri sağlamdır ve doğrudan görselleştirme arayüzünden erişilebilir.

Neleri kötü yapıyor: Tableau pahalıdır. Veri kaynaklarını oluşturmak ve yayınlamak için gereken bir Creator lisansı, kullanıcı başına aylık yaklaşık 75 ABD Doları tutarındadır. Yapay zeka özellikleri güçlü olsa da, Dataiku gibi platformlarda bulunan tam yaşam döngüsü model oluşturmadan ziyade mevcut verileri açıklamaya daha fazla odaklanmıştır. Öncelikle bir analiz aracıdır, ikinci olarak bir veri bilimi aracıdır.

Kimler satın almalı: Üst düzey veri görselleştirmeyi ve hikaye anlatımını öncelikli tutan ve yapay zekanın karmaşık verileri iş paydaşlarına açıklamalarına yardımcı olmasını isteyen veri analistleri ve kuruluşlar.

7. Google Cloud Looker Gemini

Google Cloud’un bir parçası olan Looker, LookML adı verilen merkezi, kod tabanlı bir modelleme katmanı etrafında inşa edilmiş bir BI platformudur. Bu yaklaşım, kuruluştaki herkesin temel metrikler için aynı tanımları kullanmasını sağlayarak tek bir doğru kaynak teşvik eder. Gemini’nin entegrasyonu, konuşma tabanlı yapay zekayı getirerek, kullanıcıların doğal dilde sorular sormasına ve içgörüler, görselleştirmeler ve hatta LookML kodu oluşturmasına olanak tanır.

Neleri iyi yapıyor: Looker’ın gücü, kurumsal ölçekli analizler için eşsiz tutarlılık ve güvenilirlik sağlayan yönetilen anlamsal katmanıdır (LookML). Konuşma Analizi gibi Gemini özellikleri, iş kullanıcılarının verileriyle “sohbet ederek” kendi içgörülerini elde etmelerine olanak tanır ve analist ekipleri üzerindeki yükü azaltır. Geliştiriciler için Gemini, LookML yazma ve hata ayıklamada yardımcı olabilir.

Neleri kötü yapıyor: Looker’ın, özellikle SQL benzeri kodlama becerileri gerektiren LookML geliştirme için dik bir öğrenme eğrisi vardır. Kurumsal düzeyde bir üründür ve buna karşılık gelen kurumsal fiyat etiketine (yalnızca teklif bazlı) sahiptir ve küçük ekipler veya basit projeler için uygun değildir. Gemini özellikleri hala gelişmektedir ve 2026 ortası itibarıyla belgelerin çoğunda “Önizleme” olarak etiketlenmiştir.

Kimler satın almalı: Google Cloud ve BigQuery kullanan, yüksek düzeyde yönetilen, ölçeklenebilir bir BI platformuna ihtiyaç duyan ve iş kullanıcılarını güvenli, güvenilir konuşma tabanlı analizlerle güçlendirmek isteyen veri olgunluğuna sahip kuruluşlar.

8. ThoughtSpot Spotter Search Analytics

ThoughtSpot, “arama tabanlı analiz” kategorisine öncülük etti. Temel arayüzü, kullanıcıların “geçen yıl New York’taki ayakkabı satışları” gibi sorular yazabileceği ve yanıt olarak etkileşimli bir grafik veya tablo alabileceği bir arama çubuğudur. Kullanıcının niyetini yorumlamak, temel verileri sorgulamak ve en iyi görselleştirmeyi seçmek için yapay zekayı kullanır.

Neleri iyi yapıyor: ThoughtSpot, iş kullanıcıları için olağanüstü bir self-servis deneyimi sunar. Anlık iş sorularına yanıt alma süresini önemli ölçüde azaltır. “SpotIQ” özelliği, kullanıcıların bakmayı düşünmeyebileceği anormallikleri ve gizli trendleri bulmak için verileri otomatik olarak analiz eder.

Neleri kötü yapıyor: ThoughtSpot, yalnızca teklif bazlı fiyatlandırma modeline sahip pahalı bir kurumsal araçtır. Arama deneyimini besleyen veri modellerini ve çalışma sayfalarını kurmak için bir veri ekibinden önemli bir ön çalışma gerektirir. Veri hazırlığı veya karmaşık veri bilimi için bir araç değildir; iyi yapılandırılmış bir veri ambarının üzerinde yer alan bir tüketim katmanıdır.

Kimler satın almalı: İş ekiplerine verileri keşfetmeleri ve soruları bağımsız olarak yanıtlamaları için güçlü, sezgisel bir araç sağlayarak veri odaklı bir kültürü teşvik etmek isteyen büyük işletmeler.

Konuşma ve Doğal Dil Analizi İçin En İyileri

Bu yeni kategori araçlar, sohbet arayüzünü ön plana çıkarır. Kullanıcılar bir dosya yükler veya bir veritabanına bağlanır ve ardından verilerini temizlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için basit İngilizce komutlar kullanır.

9. Julius AI

Julius AI, yeni nesil yapay zeka veri analizi araçlarının önde gelen bir örneğidir. Bir CSV, Excel dosyası veya Google E-Tablosu yükleyebileceğiniz ve soru sormaya başlayabileceğiniz konuşma tabanlı bir arayüz sağlar. Verileri temizlemesini, istatistiksel analiz yapmasını, modeller oluşturmasını ve grafikler oluşturmasını isteyebilirsiniz, hepsi komutlar aracılığıyla.

Neleri iyi yapıyor: Julius inanılmaz derecede hızlı ve kullanımı kolaydır. Kodlama bilgisi olmayan bir kullanıcı, ham verilerden görselleştirmelerle dolu eksiksiz bir analize dakikalar içinde geçebilir. Arka planda oluşturduğu Python ve R kodunu göstererek, mantığı doğrulamak isteyen veri bilimcileri için şeffaflık sağlar. Regresyon ve tahmin dahil olmak üzere geniş bir analiz yelpazesini destekler. Fiyatlandırması bireyler ve küçük ekipler için erişilebilirdir.

Neleri kötü yapıyor: Ücretsiz katman çok kısıtlayıcıdır, ayda yalnızca 15 mesaj sunar, bu da bir veya iki basit analiz için bile zar zor yeterlidir. Her üretken yapay zeka aracında olduğu gibi, halüsinasyon veya yanlış hesaplama riski vardır, bu da önemli sonuçları doğrulamak için kullanıcılar için kritik hale gelir. Görev açısından kritik üretim modelleri için titiz bir veri bilimi platformunun yerini tutmaz.

Kimler satın almalı: Yeni veri kümelerini hızlı bir şekilde keşfetmesi ve görselleştirmesi gereken veri analistleri, danışmanlar, öğrenciler ve araştırmacılar. Keşifsel veri analizi (EDA) için olağanüstü bir üretkenlik aracıdır.

10. Holistics AI

Holistics, veri ekiplerinin yeniden kullanılabilir bir veri modeli seti oluşturmasına olanak tanıyan bir BI platformudur; bu modelleri daha sonra iş kullanıcıları kendi raporlarını kendileri oluşturmak için kullanabilirler. Looker’ın karmaşıklığı ile Metabase gibi bir aracın basitliği arasında yer alır. “Holistics AI”nin tanıtımı, kullanıcıların temel tablo yapılarını bilmelerine gerek kalmadan soru sormalarına ve yanıt almalarına olanak tanıyan doğal bir dil katmanı ekler.

Neleri iyi yapıyor: Holistics, veri modelleme katmanında üstündür ve veri ekiplerinin metrikleri ve ilişkileri hem güçlü hem de yönetilebilir bir şekilde tanımlamasına olanak tanır. Bu kod tabanlı yaklaşım tutarlılığı teşvik eder. Yapay zeka özellikleri bu güçlü temel üzerine inşa edilerek, iş kullanıcılarının yönetilen verileri keşfetmeleri için güvenli bir yol sağlar.

Neleri kötü yapıyor: Ücretsiz deneme sürümü olsa da, ana ürün teklif bazlıdır ve bireyler için değil, yerleşik ekipler için tasarlanmıştır. Görselleştirme yetenekleri işlevseldir ancak Tableau veya Power BI’ınkilerden daha az gelişmiş ve cilalıdır. Veri modellemeleri için SQL ve Git tabanlı iş akışlarıyla çalışmaktan rahat olan ekipler için bir araçtır.

Kimler satın almalı: Kuruluşun geri kalanına güvenilir, self-servis analizler sağlamak isteyen merkezi bir veri ekibine sahip startup’lar ve orta ölçekli şirketler.

Mansiyonlar

11. Sigma Computing

Sigma, tanıdık bir elektronik tablo arayüzünü bulut veri ambarı ölçeğine getiriyor. Kullanıcıların bildikleri formüller ve pivot tabloları kullanarak milyarlarca veri satırını analiz etmelerine olanak tanır. Yapay zeka özellikleri, formüller oluşturmaya, verileri özetlemeye ve panolar oluşturmaya yardımcı olarak, elektronik tablolarla yaşayan finans ve operasyon ekipleri için güçlü bir araç haline getirir.

12. Luzmo

Luzmo, özellikle diğer SaaS uygulamalarına analizleri yerleştirmek için tasarlanmış bir platformdur. Ürün ekiplerinin kendi yazılımlarına güzel, etkileşimli panolar oluşturmasına ve eklemesine olanak tanır. Yapay zeka yetenekleri, son kullanıcılar için konuşma tabanlı analizleri içerir. Fiyatlandırma, B2B SaaS şirketlerine odaklanmasını yansıtan aylık 995 €’dan başlar.

2026’da “Veri Bilimcileri İçin Yapay Zeka” Gerçekte Ne Anlama Geliyor?

Yapay zeka tek bir araç değil, veri bilimcinin iş akışının her aşamasında becerilerini artıran bir dizi yetenektir:

• Veri Hazırlığı ve Temizliği: Yapay zeka, aykırı değerleri otomatik olarak algılayabilir, eksik değerler için imputasyonlar önerebilir ve yinelenen kayıtları belirleyebilir.
• Keşifsel Veri Analizi (EDA): Yapay zeka araçları, yeni bir veri kümesi üzerinde yüzlerce görselleştirme oluşturabilir, ilginç korelasyonları ortaya çıkarabilir ve ilk özetleri oluşturabilir.
• Kod Üretimi ve Hata Ayıklama: Yapay zeka kodlama asistanları (GitHub Copilot gibi) standart kodları yazar, mantığı diller arasında çevirir (örn. Python’dan SQL’e) ve hatalar için düzeltmeler önerir.
• Özellik Mühendisliği ve Modelleme: AutoML platformları, özellik oluşturma, en iyi model türünü seçme ve parametrelerini ayarlama sürecini otomatikleştirir.
• Raporlama ve Hikaye Anlatımı: Üretken yapay zeka, bir dizi grafik ve veri noktasını alıp bir iş kitlesi için temel içgörülerı açıklayan bir anlatı özeti taslağı oluşturabilir.

Amaç, veri bilimcisini değiştirmek değil, işin mekanik ve zaman alıcı olan %80’ini otomatikleştirmek, insan uzmanlarını eleştirel düşünme, iş bağlamı ve etik yargı gerektiren %20’ye odaklanmaları için serbest bırakmaktır.

—