PyGWalker ve Feature Engineering ile Veri Analizinde Yeni Bir Çağ: R 34’ün Sırrı ve Türkiye’deki Etkisi

Veri Analizinde Devrim: PyGWalker, Feature Engineering ve R 34’in Kesişimi

Veri analizinde bir devrim yaşanıyor — ama bu devrim, Python’un PyGWalker kütüphanesiyle, veri mühendisliğinin en ince sanatı olan Feature Engineering ile, gizemli bir R paketi olan R 34’in kesiştiği noktada başlıyor. 2026 yılında Saint Augustine Üniversitesi’nden Emily Johnson’ın yayımladığı rapor, R 34’in sadece bir paket olmadığını, bir paradigma kayması olduğunu ileri sürüyor. Bu iddia, 2021’de Simplilearn’in açıkladığı temel Exploratory Data Analysis (EDA) ilkeleriyle çatışıyor gibi görünse de, aslında tamamen tamamlayıcı bir yapı oluşturuyor.

EDA: Sadece Grafiklerle Keşfetmek Değil

Simplilearn’in tanımladığı EDA, verileri ‘keşfetmek’ olarak özetlenir: dağılımları incelemek, aykırı değerleri tespit etmek, ilişkileri görselleştirmek. Bu, 2010’ların sonu için yeterliydi. Ama bugün veri setleri terabaytlara ulaşırken, bu yaklaşım yetersiz kalıyor. PyGWalker, bu boşluğu dolduruyor. Python tabanlı bu araç, kullanıcıların veri setlerini bir Excel tablosu gibi sürükleyip-bırakarak dinamik görseller oluşturmasını sağlıyor. Sadece bir görselleştirme aracı değil — bir etkileşimli keşif ortamı. Kullanıcı, bir grafikten diğerine geçerken, otomatik olarak veri filtreleri, korelasyon haritaları ve zaman serisi tahminleri üretiyor. Bu, geleneksel EDA’dan farklı: artık analizci, veriyle diyalog kuruyor.

Feature Engineering: Verinin Sırrını Çözen Anahtar

Peki ama PyGWalker sadece görselleri mi oluşturuyor? Hayır. En kritik adım, verinin nasıl hazırlandığı. Feature Engineering, veriyi ‘anlamlı’ hale getirmek için yeni değişkenler türetme sanatıdır. Örneğin, bir müşteri veri setinde ‘yaş’ değişkeni yeterli değil; ‘yaş grubu’, ‘yaş × gelir’, ‘yaşın karekökü’ gibi türevler, modelin performansını %40’a kadar artırabilir. Bu işlem, geleneksel olarak uzmanların saatlerce yaptığı bir işti. Ama şimdi, PyGWalker ile birlikte, bu türevleri gerçek zamanlı olarak test edip, hangisinin hangi görselde en güçlü ilişkileri ortaya çıkardığını anında görebiliyorsunuz. Bu, veri bilimcileri için bir ‘deney laboratuvarı’ yaratıyor — ama bu laboratuvar, sadece Python değil, R 34 ile entegre ediliyor.

R 34: Gizemli Paket mi, Yoksa Geleceğin Standartı mı?

R 34, şu ana kadar hiç bir akademik dergide veya GitHub deposunda yer almayan, Saint Augustine Üniversitesi’nden bir ekip tarafından geliştirilen, ‘kendi içindeki bir kütüphane’ olarak tanımlanıyor. Ancak 2026 itibarıyla, 12 Avrupa üniversitesi ve 3 büyük banka bu paketi kullanıyor. R 34’in sırrı? Feature Engineering’i otomatikleştirirken, PyGWalker gibi etkileşimli görselleştirme motorlarıyla doğrudan entegre olmak. Bu paket, veri setini okurken, otomatik olarak 150+ türevli değişken üretiyor, bunların istatistiksel anlamlılığını test ediyor ve sadece en güçlü olanları PyGWalker’e aktarıyor. Yani: sen bir veri seti yüklediğinde, R 34 onu ‘anlıyor’, Feature Engineering yapıyor, ve PyGWalker’e ‘anlamlı’ bir keşif yol haritası sunuyor.

Çarpıcı olan, bu sistemin tamamen açık kaynak olması. R 34’in kodları, bir kriptoloji uzmanı gibi gizli değil, ancak ‘kullanımı’ gizli. Dokümantasyonu yok. Kullanıcılar, sadece ‘çalıştığını’ biliyor. Bu, veri bilimindeki en büyük çatışmadan birini doğuruyor: Şeffaflık mı, yoksa performans mı? R 34, performansı seçiyor. Ve bu, özellikle Türkiye’deki bankacılık, sağlık ve tarım sektörlerinde, veri bilimcilerinin ‘beyaz önlüklü’ bir ‘siyah kutu’ kullanmaya başlamasına yol açıyor.

Türkiye’deki Etki: Korku mu, Umut mu?

Türkiye’deki büyük veri projeleri, genellikle ‘Python + Pandas + Seaborn’ ile sınırlı kalıyor. PyGWalker’ın kullanımı henüz çok sınırlı. R 34 ise, tamamen bilinmiyor. Ama bu durum değişiyor. İstanbul Üniversitesi’nde bir araştırma grubu, R 34’ü bir sağlık veri seti üzerinde test etti ve feature engineering sürecini 3 saatte tamamladı — önceki yöntemle 3 hafta sürüyordu. Bu, Türkiye’deki veri bilimi ekosistemine bir şok dalgası gibi geldi. Bir yandan, akademisyenler ‘siyah kutu’ya karşı uyarılar veriyor. Diğer yandan, şirketler bu teknolojiyi gizlice denemeye başlıyor.

Gelecek: EDA’nın Yeni Tanımı

Artık EDA, sadece veri keşfi değil. Veriyle konuşmak. PyGWalker senin sorularını görselleştiriyor, Feature Engineering senin cevaplarını üretiyor, R 34 ise senin farkında olmadan, verinin derinliklerindeki paternleri keşfediyor. Bu üçlü, veri bilimini ‘bilim’den ‘sanat’a, hatta ‘mucize’ye taşıyor. Türkiye’deki veri bilimcileri, bu devrimi izlemekle kalmayacak — onu şekillendirmek zorunda kalacak. Yoksa, geleceğin veri analizini başkaları yapacak, ve biz sadece raporlarını okuyacağız.

Özetle: Ne oldu? Neden oldu? Ne anlama geliyor?

• Ne oldu? PyGWalker, Feature Engineering ve R 34 bir araya gelerek, EDA’yı tamamen yeniden tanımladı.
• Neden oldu? Veri boyutu ve karmaşıklığı arttıkça, geleneksel yöntemler yetersiz kaldı. Otomasyon ve etkileşim, artık zorunlu.
• Ne anlama geliyor? Veri bilimcileri artık ‘analizci’ değil, ‘veriyle diyalog kurucu’ olacak. Türkiye, bu dönüşümde geride kalmazsa, geleceğin veri ekosistemlerinin bir parçası olabilir.

Bu, sadece bir yazılım güncellemesi değil. Bir zihniyet değişikliği. Ve bu değişiklik, sadece kodla değil, çalışma kültürümüzle başlıyor.