Günümüzde veri, her sektörde karar alma süreçlerinin merkezinde yer alıyor. Ancak verinin kendisi yalnızca bir başlangıçtır. Asıl önemli olan, bu verilerden anlam çıkarabilmek, geleceğe dair çıkarımlarda bulunabilmek ve belirsizlikleri yönetebilmektir. İşte bu noktada istatistik modelleme, güçlü bir araç olarak karşımıza çıkar. İstatistiksel modelleme, veriyle bilinmeyeni anlamlandırmanın pusulasıdır. Dağılımlar, varyanslar, beklenen değerler ve olasılık teorisi gibi kavramlar aracılığıyla, sadece “ne oldu?” sorusuna değil, “neden oldu?” ve “bundan sonra ne olabilir?” sorularına da yanıt verir. Bu nedenle istatistiksel modelleme, veri biliminin matematiksel omurgasıdır. Bu yazıda, istatistiksel modellemenin temel yapı taşlarını ele alacağız. Makine öğrenmesiyle olan ilişkisini açıklayacak; beklenen değer, varyans, olasılık dağılımları…