Profesyoneller İçin Veri Biliminde 20 Teknoloji

Giriş

İnternet kullanımı arttıkça şirketler inovasyon ve rekabet avantajı için verilerden yararlanıyor. Ocak 66.2 itibarıyla küresel nüfusun %2024'si internete bağlıyken, dijital bağlantının iletişim üzerindeki etkisi yadsınamaz.

Ancak artan dijitalleşmeyle birlikte kullanıcılar benzeri görülmemiş miktarda veri oluşturdu ve bu da şirketlerin veri bilimine yönelmesine neden oldu. Bu disiplinlerarası alan, geniş dijital bilgileri verimli bir şekilde anlamlandırmak için istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve alan uzmanlığını birleştirir. Bu teknolojiler veri analizini geliştirerek bilim adamlarının değerli bilgiler elde etmesine olanak tanır.

Şirketlerin hızlı karar almalarına yardımcı olmak için veri bilimi alanını keşfetmekle ilgileniyorsanız doğru yoldasınız. Aşağıda veri biliminde yaygın olarak kullanılan 20 teknoloji ve uygulamaları yer almaktadır.

Okumaya devam etmek!

İçindekiler

Veri Biliminde Teknolojilerin Önemini Anlamak

Teknolojiler, karmaşık veri analizi görevlerini yerine getirecek araçları ve çerçeveleri sağlayarak veri biliminde çok önemli bir rol oynamaktadır. Veri bilimcilerinin büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemesine, değiştirmesine ve analiz etmesine olanak tanır. Üstelik bu teknolojiler çeşitli algoritmaların ve modellerin uygulanmasını kolaylaştırarak verilerden anlamlı içgörüler elde etmeyi kolaylaştırır.

Veri Biliminde İleri Teknolojilerden Faydalanmanın Faydaları

Veri bilimcileri ileri teknolojilerden yararlanarak çeşitli avantajlardan yararlanabilir.

İlk olarak, bu teknolojiler güçlü hesaplama yetenekleri sunarak daha hızlı ve daha doğru veri analizine olanak tanıyor.

İkinci olarak, karmaşık algoritmaların ve modellerin uygulanmasını basitleştiren çok çeşitli araçlar ve kütüphaneler sağlarlar.

Ek olarak bu teknolojiler, diğer sistem ve platformlarla kusursuz entegrasyon sağlayarak veri bilimi projelerinin ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini artırır.

Veri Bilimindeki En İyi Teknolojilere Genel Bakış

Python

Python'a Giriş

Python veri biliminde yaygın olarak kullanılan, anlaşılması kolay ve üzerinde çalışılan bir programlama dilidir. Basitliği ve okunabilirliği onu veri işleme, analiz ve görselleştirme için ideal bir seçim haline getiriyor. Python, veri bilimi görevleri için temel işlevleri sağlayan NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphaneler sunar.

Veri Biliminde Python Uygulaması

Veri analizi: Python'un Pandas ve NumPy gibi kapsamlı kütüphaneleri verimli veri manipülasyonunu ve analizini kolaylaştırarak onu keşifsel veri analizi için tercih edilen bir dil haline getirir.
Makine öğrenme: Python'un scikit-learn kitaplığı ve TensorFlow derin öğrenme için, regresyondan karmaşık sinir ağlarına kadar makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasına yönelik sağlam çerçeveler sağlar.
Veri goruntuleme: Python, Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle görsel olarak ilgi çekici çizelgeler, grafikler ve taslaklar oluşturulmasına olanak tanıyarak veri içgörülerinin yorumlanmasına ve iletilmesine yardımcı olur.
İstatistiksel analiz: Python, Statsmodels gibi kütüphaneler aracılığıyla istatistiksel modellemeyi ve hipotez testini destekleyerek veri bilimcilerine bulguları doğrulama ve bilinçli kararlar verme yetkisi verir.
Büyük Veri İşleme: Python, ölçeklenebilir büyük veri işleme için Apache Spark gibi araçlarla sorunsuz bir şekilde bütünleşerek veri bilimcilerin büyük veri kümelerini verimli bir şekilde yönetmesine olanak tanır.
Doğal Dil İşleme (NLP): Python'un NLTK'si ve spaCy kütüphaneleri metin analizini ve işlenmesini kolaylaştırarak duygu analizi, dil çevirisi ve sohbet robotu geliştirmedeki uygulamaları mümkün kılar.
Veri Temizleme ve Ön İşleme: Python'un çok yönlülüğü, veri temizleme görevlerini basitleştirir, veri kalitesini garanti eder ve veri kümelerini analiz veya makine öğrenimi uygulamaları için hazırlar.
Web Kazıma: Python'un BeautifulSoup ve Scrapy'si, veri kümeleri oluşturmak ve pazar araştırması yürütmek için çok önemli olan web kazıma, web sitelerinden değerli veriler çıkarma olanağı sağlar.
Zaman serisi analizi: Python'un Statsmodels ve Pandas gibi kütüphaneleri zaman serisi analizini destekleyerek zamansal verilerde tahmin ve trend tanımlamaya yardımcı olur.
Veri Platformlarıyla Entegrasyon: Python çeşitli veri platformları, veritabanları ve bulut hizmetleriyle entegre olarak veri bilimi iş akışları ve depolama çözümleri arasında sorunsuz etkileşimi kolaylaştırır.

Python kursuna giriş arıyorum: Veri Bilimi için Python'u öğrenin.

R Dili

R Diline Giriş

R dili istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için özel olarak tasarlanmış bir başka popüler programlama dilidir. Veri bilimcilerinin gelişmiş istatistiksel modelleme ve keşfedici veri analizi yapmalarını sağlayan geniş bir paket ve kitaplık koleksiyonu sunar.

Veri Biliminde R Dilinin Uygulanması

İstatistiksel analiz: R, istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılır ve tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler için kapsamlı bir kitaplık ve işlevler kümesi sağlar.
Veri goruntuleme: Gibi paketlerle ggplot2R, yüksek kaliteli görselleştirmeler oluşturmada uzmandır ve veri içgörülerinin etkili bir şekilde keşfedilmesine ve iletilmesine yardımcı olur.
Makine öğrenme: R, caret ve randomForest gibi çok sayıda makine öğrenimi kütüphanesi sunarak, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve gelişmiş analizler yürütmek için çok yönlü bir seçim haline geliyor.
Veri Temizleme ve Dönüştürme: R, aşağıdakiler gibi sağlam araçlar sağlar: dplyr ve toparlayıcıVerimli veri düzenleme, temizleme ve dönüştürme süreçlerini kolaylaştırır.
İstatistiksel Modelleme: R, çeşitli istatistiksel modelleri destekleyerek veri bilimcilerinin hipotez testi, regresyon analizi ve diğer gelişmiş istatistiksel teknikleri yürütmesine olanak tanır.
Büyük Veri Teknolojileri ile Entegrasyon: Apache Spark gibi büyük veri teknolojilerine sahip R arayüzleri, büyük veri kümelerinin analizi için kusursuz entegrasyona olanak tanır.
Topluluk Desteği: R, veri bilimi projelerinde işbirliği ve problem çözmeye yönelik çeşitli paketler, kaynaklar ve forumlar sunan canlı ve aktif bir topluluktan yararlanır.

Ayrıca şunu okuyabilirsiniz: R'de ggplot2 hakkında Kapsamlı Bir Kılavuz.

SQL

SQL'e Giriş

Yapısal Sorgu Dili (SQL) ilişkisel veritabanlarını yönetmek ve değiştirmek için standart bir dildir. Veri bilimcileri, veritabanlarında depolanan verileri çıkarmak, dönüştürmek ve analiz etmek için sıklıkla SQL'i kullanır; bu da SQL'i veri biliminde önemli bir teknoloji haline getirir.

Veri Biliminde SQL Uygulaması

Veri Alma: SQL, ilişkisel veritabanlarından ilgili verileri çıkarmak için temeldir ve veri bilimcilerinin analiz için gerekli olan belirli alt kümeleri veya toplamaları elde etmelerine olanak tanır.
Veri Temizleme ve Dönüştürme: SQL, veritabanlarındaki verileri temizlemek ve ön işlemek için kullanılır ve ham verilerin analitik amaçlar için yapılandırılmış ve kullanılabilir bir formata dönüştürülmesini kolaylaştırır.
Veri Entegrasyonu: SQL, çeşitli veri kümelerinin entegrasyonunu destekleyerek veri bilimcilerinin kapsamlı analiz için birden fazla kaynaktan gelen bilgileri birleştirmesine olanak tanır.
Veri Keşfi: SQL ile veri bilimcileri, eğilimleri veya anormallikleri belirlemek için sorguları kullanarak verilerin altında yatan kalıpları ve özellikleri verimli bir şekilde keşfedebilir ve anlayabilir.
Veri Toplama ve Özetleme: SQL'in GROUP BY ve toplama işlevleri, veri özetlemeye, anlamlı içgörüler ve istatistiksel özetler oluşturmaya olanak tanır.
Veri Filtreleme: SQL'in WHERE cümlesi, veri bilimcilerinin belirli koşullara göre veri kümelerini filtrelemesine olanak tanır ve verilerin alt kümeleri üzerinde odaklanmış analizi kolaylaştırır.
Veritabanı Yönetimi: SQL, veritabanlarını yönetmek ve sürdürmek, verimli veri depolama, alma ve kolaylaştırılmış veri bilimi iş akışları için organizasyon sağlama açısından çok önemlidir.

Şunları da okuyabilirsiniz: SQL: Temel Bilgilerden İleri Seviyeye Kadar Tam Kapsamlı Bir Kılavuz.

Hadoop'un

Hadoop'a Giriş

Hadoop'un büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında işlenmesine olanak tanıyan dağıtılmış bir bilgi işlem çerçevesidir. Büyük verileri depolamak ve analiz etmek için ölçeklenebilir ve hataya dayanıklı bir ortam sağlayarak onu veri biliminde çok önemli bir teknoloji haline getirir.

Veri Biliminde Hadoop Uygulamaları

Büyük Veri İşleme: Hadoop, büyük ölçekli veri kümelerinin işlenmesi, dağıtılmış depolama ve işleme yetenekleri sağlanması ve büyük miktardaki verilerin ölçeklenebilir bir şekilde verimli bir şekilde yönetilmesini sağlamanın ayrılmaz bir parçasıdır.
Paralel İşleme: Hadoop'un MapReduce paradigması, veri bilimindeki veri yoğunluklu görevlerin önemli bir yönü olan dağıtılmış kümeler genelinde hesaplamaların hızını ve verimliliğini artırarak verilerin paralel işlenmesini kolaylaştırır.
Uygun Maliyetli Depolama: Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS), verileri düğümler arasında dağıtıp çoğaltarak büyük veri kümelerinin uygun maliyetli depolanmasına olanak tanır, hata toleransı ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.
Ölçeklenebilirlik: Hadoop'un mimarisi, kümeye düğümler ekleyerek kolay ölçeklenebilirlik sağlar ve önemli altyapı değişiklikleri olmadan veri bilimi uygulamalarının artan taleplerini karşılar.
Veri Çeşitliliği: Hadoop, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini barındırır ve bu da onu çeşitli veri kaynaklarını içeren veri bilimi görevleri için çok yönlü hale getirir.
Veri Araştırması ve Analizi: Hadoop gibi araçlarla birleştiğinde Apaçi Kovanı ve Apaçi Domuzu, veri araştırmasını ve analitiğini destekleyerek veri bilimcilerinin büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli bilgiler elde etmesini sağlar.

Ayrıca şunu okuyabilirsiniz: Büyük Veri için Hadoop Ekosistemine Giriş.

Apache Spark

Apache Spark'a Giriş

Apache Spark yüksek hızlı veri işleme yeteneklerine sahip, açık kaynaklı, dağıtılmış bir bilgi işlem sistemidir. Büyük veri işleme, makine öğrenimi ve grafik işleme için birleşik bir analitik motoru sağlayarak onu veri biliminde değerli bir teknoloji haline getirir.

Apache Spark'ın Veri Biliminde Uygulanması

Büyük Ölçekli Veri İşleme: Apache Spark, çeşitli veri bilimi uygulamalarında çok önemli bir husus olan verimli işleme ve analize imkan vererek devasa veri kümelerini işleme konusunda uzmandır.
Hız ve Performans: Spark'ın bellek içi işleme yetenekleri, geleneksel veri işleme çerçevelerinden daha iyi performans göstererek hızı önemli ölçüde artırır. Bu hızlandırma özellikle makine öğreniminde yaygın olan yinelemeli algoritmalar için faydalıdır.
Veri İşlemede Çok Yönlülük: Spark, çeşitli veri formatlarını destekleyerek yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri içeren veri bilimi görevleri için çok yönlü hale getirir.
Makine Öğrenimi Kütüphaneleri: Kıvılcım MLlib Veri işleme ve model geliştirmenin birleşik bir platformda kusursuz entegrasyonunu kolaylaştıran kapsamlı bir makine öğrenimi kütüphaneleri seti sunar.
Gerçek Zamanlı Veri Akışı: Spark Streaming, veri bilimi iş akışlarında dolandırıcılık tespiti, duyarlılık analizi ve IoT analitiği gibi uygulamalar için hayati önem taşıyan gerçek zamanlı veri işlemeye olanak tanır.
Kullanım kolaylığı: Spark, Java, Scala, Python ve R'de API'ler sunarak farklı programlama tercihlerine sahip çok çeşitli veri bilimcilerin erişimine sunar.
Topluluk Desteği: Açık kaynaklı bir çerçeve olan Apache Spark, canlı bir topluluktan yararlanarak veri bilimcileri için sürekli güncellemeler, iyileştirmeler ve zengin miktarda paylaşılan bilgi sağlar.

Ayrıca okuyun: Apache Spark'a ve Veri Kümelerine Giriş.

TensorFlow

TensorFlow'a Giriş

TensorFlow makine öğrenimi ve derin öğrenme için popüler bir açık kaynaklı kütüphanedir. Makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve dağıtmak için esnek bir çerçeve sağlayarak, onu karmaşık tahmine dayalı analitik görevleri üzerinde çalışan veri bilimcileri için başvurulacak bir teknoloji haline getirir.

TensorFlow'un Veri Biliminde Uygulanması

Veri işleme: TensorFlow, büyük veri kümeleriyle kusursuz entegrasyona olanak tanıyan verimli veri işleme yetenekleri sunar. Veri bilimcilerinin, model eğitimi için bilgi hazırlamada çok önemli bir adım olan verileri ön işlemesine ve işlemesine olanak tanır.
Model Dağıtımı: TensorFlow, eğitilmiş modellerin üretim ortamlarına konuşlandırılmasını kolaylaştırarak ölçeklenebilirlik ve verimlilik sağlar. Bu, makine öğrenimi çözümlerinin gerçek dünya uygulamalarında uygulanması için gereklidir.
Sinir Ağı Görselleştirmesi: Kütüphane, sinir ağı mimarisini ve davranışını görselleştirmek ve anlamak için araçlar sağlar. Bu, veri bilimcilerinin model performansını optimize etmelerine ve sonuçları yorumlamalarına yardımcı olur.
Öğrenimi Aktar: TensorFlow, transfer öğrenmeyi destekleyerek önceden eğitilmiş modellerin yeni görevler için yeniden kullanılmasını sağlar. Bu, özellikle sınırlı etiketli verilere sahip senaryolarda model geliştirmeyi hızlandırır ve performansı artırır.
Topluluk ve Ekosistem: TensorFlow, canlı bir topluluğa ve önceden oluşturulmuş modellerden oluşan zengin bir ekosisteme sahiptir; bu da veri bilimcilerinin mevcut kaynaklardan yararlanmasını ve veri bilimindeki karmaşık sorunları çözmek için işbirliği yapmasını kolaylaştırır.

Ayrıca okuyun: Örneklerle ve Python Uygulamasıyla Yeni Başlayanlar İçin TensorFlow.

Tablo

Tableau'ya Giriş

Tablo veri bilimcilerinin etkileşimli ve görsel olarak çekici gösterge tabloları ve raporlar oluşturmasına olanak tanıyan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. Veri keşfi ve içgörülerin iletilmesi sürecini basitleştirerek onu veri biliminde önemli bir teknoloji haline getirir.

Tableau'nun Veri Biliminde Uygulanması

Veri goruntuleme: Tableau, güçlü yapısı nedeniyle veri biliminde yaygın olarak kullanılmaktadır. veri goruntuleme Yetenekler. Ham verileri etkileşimli ve anlaşılır görselleştirmelere dönüştürerek daha kolay yorumlanmayı ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
Keşifsel Veri Analizi (EDA): Tableau, veri bilimcilerinin veri kümelerini hızlı bir şekilde keşfetmesine ve dinamik görsel temsiller aracılığıyla kalıpları, eğilimleri ve aykırı değerleri belirlemesine olanak tanıyarak EDA'ya yardımcı olur.
Kontrol Paneli Oluşturma: Veri bilimcileri, karmaşık veri kümelerine kapsamlı bir genel bakış sağlayan etkileşimli gösterge tabloları oluşturmak için Tableau'yu kullanıyor. Bu, bir kuruluş içindeki iletişim ve karar alma süreçlerini geliştirir.
Veri Kaynaklarıyla Entegrasyon: Tableau, çeşitli veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde bütünleşerek veri bilimcilerinin çeşitli platformlardan ve veritabanlarından verileri bağlamasına, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır.
Tahmine Dayalı Analitik: Tableau, istatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritmalarıyla bütünleşerek veri bilimcilerinin tahmine dayalı analizler gerçekleştirmesine ve sonuçları görsel olarak sergilemesine olanak tanır.
Gerçek Zamanlı Analizler: Tableau, canlı veri bağlantılarıyla gerçek zamanlı analitiği destekleyerek veri bilimcilerinin en güncel bilgilere dayanarak bilinçli kararlar almalarını sağlar.
İşbirliği ve Raporlama: Tableau, veri bilimcilerin etkileşimli raporlar aracılığıyla içgörülerini ekip üyeleriyle paylaşmalarına olanak tanıyarak işbirliğini kolaylaştırır, daha veri odaklı ve işbirliğine dayalı bir çalışma ortamını teşvik eder.

Ayrıca okuyun: Tableau Kullanarak Veri Görselleştirme için Adım Adım Kılavuz.

SAS

SAS'a giriş

SAS gelişmiş analitik ve iş zekası için yaygın olarak kullanılan kapsamlı bir yazılım paketidir. Veri manipülasyonu, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme için geniş bir araç ve işlevsellik yelpazesi sunması onu veri biliminde değerli bir teknoloji haline getiriyor.

Veri Biliminde SAS Uygulaması

Veri yönetimi: SAS, veri temizleme, dönüştürme ve entegrasyon için kapsamlı bir araç seti sunarak verimli veri yönetimi, işleme ve manipülasyon için yaygın olarak kullanılır.
İstatistiksel analiz: SAS, istatistiksel analiz için sağlam bir platform sağlayarak veri bilimcilerinin anlamlı içgörüler elde etmek için karmaşık istatistiksel modelleme, hipotez testi ve regresyon analizi gerçekleştirmesine olanak tanır.
Makine öğrenme: SAS, sınıflandırma, kümeleme ve regresyon gibi görevlere yönelik tahmine dayalı modellerin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştıran gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını içerir.
Veri goruntuleme: SAS, karmaşık bulguların teknik ve teknik olmayan paydaşlara iletilmesine yardımcı olarak, anlaşılır grafikler, çizelgeler ve gösterge tabloları oluşturmak için güçlü veri görselleştirme araçları sunar.
Metin Analitiği: SAS, metin madenciliği ve doğal dil işlemeyi mümkün kılarak veri bilimcilerinin, müşteri yorumları veya sosyal medya yorumları gibi yapılandırılmamış metin verilerinden değerli bilgiler çıkarmasına olanak tanır.
Optimizasyon Teknikleri: SAS, karmaşık iş sorunlarını çözmek, karar verme süreçlerine ve kaynak tahsisine yardımcı olmak için optimizasyon tekniklerini destekler.
Büyük Veri Entegrasyonu: SAS, büyük veri platformlarıyla sorunsuz bir şekilde bütünleşerek veri bilimcilerinin devasa veri kümelerini verimli bir şekilde analiz etmesine ve bunlardan içgörü elde etmesine olanak tanır.

Ayrıca okuyun: SAS Öğrenme yolu ve kaynakları – SAS'ta İş Analisti.

MATLAB

MATLAB'a Giriş

MATLAB sayısal hesaplama ve veri analizi için özel olarak tasarlanmış bir programlama dili ve ortamıdır. Çeşitli veri bilimi görevleri için geniş bir yerleşik işlevler ve araç kutusu koleksiyonu sunması, onu veri bilimcileri arasında popüler bir seçim haline getiriyor.

MATLAB'ın Veri Biliminde Uygulanması

Veri goruntuleme: MATLAB, karmaşık veri kümelerinin görsel olarak ilgi çekici temsillerini oluşturmada uzmandır ve veri bilimcilerine, özelleştirilebilir grafikler ve grafikler aracılığıyla kalıpları ve eğilimleri yorumlamada yardımcı olur.
İstatistiksel analiz: MATLAB, istatistiksel modelleme ve hipotez testi için sağlam bir ortam sağlayarak veri dağılımlarının ve ilişkilerinin derinlemesine araştırılmasını kolaylaştırır.
Makine öğrenme: Yerleşik kütüphaneler ve araç kutuları ile MATLAB, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme için çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını destekleyerek model geliştirme ve değerlendirmeyi kolaylaştırır.
Sinyal işleme: MATLAB'ın sinyal işleme yetenekleri, veri biliminin önemli bir yönü olan zaman serisi verilerinin analiz edilmesinde faydalıdır ve profesyonellerin sinyallerden ve sensör verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmasına olanak tanır.
Görüntü işleme: Görüntü analizi için kapsamlı bir dizi işlev sunarak, bilgisayar görüşünde özellik çıkarma, segmentasyon ve nesne tanıma gibi görevlere yardımcı olur.
Büyük Veri Entegrasyonu: MATLAB'ın paralel hesaplama özellikleri, büyük veri kümelerinin işlenmesini kolaylaştırır, büyük veri zorluklarının üstesinden gelmede ölçeklenebilirliği ve verimliliği artırır.
Simulink Entegrasyonu: Simulink ile entegrasyon, veri bilimcilerinin simülasyonları ve model tabanlı tasarımları veri bilimi iş akışlarına sorunsuz bir şekilde dahil etmelerine olanak tanıyarak problem çözme konusunda bütünsel bir yaklaşım benimsemelerine olanak tanır.

Ayrıca okuyun: MATLAB nedir? Çalışma, İşlevler ve Uygulamalar.

Apache Kafka

Apache Kafka'ya Giriş

Apache Kafka gerçek zamanlı veri akışlarının işlenmesini sağlayan dağıtılmış bir akış platformudur. Yüksek verimli, hataya dayanıklı ve ölçeklenebilir veri akışı yetenekleri sunarak akış verileriyle çalışan veri bilimcileri için vazgeçilmez bir teknoloji haline gelir.

Apache Kafka'nın Veri Biliminde Uygulanması

Gerçek Zamanlı Veri Akışı: Apache Kafka, kesintisiz ve gerçek zamanlı veri akışını kolaylaştırarak onu sürekli ve anında veri güncellemeleri gerektiren veri bilimi uygulamaları için ideal bir çözüm haline getirir.
Veri Entegrasyonu ve Toplama: Kafka, çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etmek ve toplamak için güvenilir bir omurgadır ve veri bilimcilerinin birleştirilmiş ve kapsamlı veri kümeleriyle çalışmasına olanak tanır.
Ölçeklenebilirlik ve Hata Toleransı: Kafka'nın dağıtılmış mimarisi, ölçeklenebilirlik ve hata toleransı sağlayarak büyük ölçekli veri bilimi iş yüklerini yönetmek için sağlam bir platform sağlar.
Olay Odaklı Mimari: Kafka'nın olay odaklı modeli, veri bilimi iş akışlarıyla iyi uyum sağlar ve dinamik veri işleme için hayati önem taşıyan olaylara ve tetikleyicilere zamanında yanıt verilmesini sağlar.
Üretici ve Tüketicinin Ayrılması: Kafka'nın ayrıştırılmış mimarisi, veri üreticileri ve tüketicileri arasında bağımsızlığa izin vererek veri bilimi iş akışlarında esnekliği ve uyarlanabilirliği artırır.
Veri Dönüşümü ve İşleme: Kafka, akış işlemeyi destekleyerek veri bilimcilerinin akış verileri üzerinde gerçek zamanlı dönüşümler ve analizler gerçekleştirmesine olanak tanır.
Veri Hattı Yönetimi: Kafka, karmaşık veri işlem hatlarının yönetimini basitleştirerek verilerin veri bilimi iş akışının farklı aşamaları arasında verimli bir şekilde taşınmasını kolaylaştırır.

Ayrıca okuyun: Apache Kafka'ya Giriş: Temel Bilgiler ve Çalışma.

MongoDB

MongoDB'ye Giriş

MongoDB yapılandırılmamış verileri depolamak ve almak için yüksek ölçeklenebilirlik ve esneklik sunan popüler bir NoSQL veritabanıdır. Veri biliminde büyük hacimli, farklı veri türlerinin işlenmesi için yaygın olarak kullanılması, onu bu alanda değerli bir teknoloji haline getirmektedir.

MongoDB'nin Veri Biliminde Uygulanması

Esnek Veri Modeli: MongoDB'nin belge odaklı olması, NoSQL veritabanı yapısı, çeşitli veri türlerinin işlenmesinde esneklik sağlar. Veri bilimi projelerinde verilerin çeşitli ve yapılandırılmamış doğasına uyum sağlamak için çok uygundur.
ölçeklenebilirlik: MongoDB'nin yatay ölçeklendirme yetenekleri, veri bilimi uygulamalarında yaygın olarak karşılaşılan büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlayarak, kesintisiz veri depolama genişletmesine olanak tanır.
Gerçek zamanlı Analytics: Gerçek zamanlı veri işlemeyi destekleme yeteneği ile MongoDB, zamana duyarlı veri bilimi görevleri ve karar alma süreçleri için hayati önem taşıyan anlık analitiği kolaylaştırmada etkilidir.
Toplama Çerçevesi: MongoDB'nin güçlü toplama çerçevesi, veri manipülasyonunu ve dönüşümünü basitleştirerek veri bilimcilerinin karmaşık analiz işlemlerini doğrudan veritabanı içinde gerçekleştirmesine olanak tanır.
Jeo-uzaysal Yetenekler: Konum tabanlı veri analizi içeren projeler için MongoDB'nin yerel coğrafi indeksleme ve sorgulama özellikleri, veri bilimi uygulamalarındaki jeouzamsal analitik için sağlam bir temel sağlar.
Python ve R ile entegrasyon: MongoDB, Python ve R gibi popüler veri bilimi programlama dilleriyle sorunsuz bir şekilde bütünleşerek veri bilimi uygulamalarının geliştirilmesini ve devreye alınmasını basitleştirir.
JSON/BSON Formatı: MongoDB verileri içinde saklar JSON/BSON formatı, kolay veri alışverişini ve veri bilimi iş akışlarında yaygın olarak kullanılan diğer araçlarla entegrasyonu kolaylaştırır.

Ayrıca okuyun: MongoDB Kullanımına İlişkin Eksiksiz Kılavuz

Amazon Web Services (AWS)

AWS'ye Giriş

Amazon Web Services (AWS) geniş bir yelpazede veri depolama, işleme ve analiz hizmetleri sağlayan bir bulut bilişim platformudur. Veri bilimi projelerine ölçeklenebilir ve uygun maliyetli çözümler sunarak veri bilimcileri arasında tercih edilen bir teknoloji haline getiriyor.

AWS'nin Veri Biliminde Uygulanması

Ölçeklenebilirlik: AWS, veri bilimcilerinin büyük veri kümelerini işlemek ve karmaşık algoritmaları çalıştırmak için gereken hesaplama kaynaklarını sorunsuz bir şekilde genişletmesine olanak tanıyan ölçeklenebilir bir altyapı sunar.
Depolama Çözümleri: İle Amazon S3AWS, ölçeklenebilir ve dayanıklı nesne depolama sağlayarak veri bilimi iş akışları için hayati önem taşıyan çok miktardaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verinin verimli ve güvenli bir şekilde depolanmasını sağlar.
Yönetilen Veritabanları: AWS, Amazon RDS gibi yönetilen veritabanı hizmetleri sağlar ve Amazon Kırmızıya KaydırmaVeri depolamayı ve almayı basitleştiriyor ve yapılandırılmış verilerin analiz için verimli bir şekilde organize edilmesini kolaylaştırıyor.
Makine Öğrenimi Hizmetleri: AWS, Amazon SageMaker gibi çeşitli makine öğrenimi hizmetleri sunarak veri bilimcilerin kapsamlı altyapı yönetimi gerektirmeden uygun ölçekte makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanır.
Maliyet Verimliliği: AWS'nin kullandıkça öde fiyatlandırma modeli, veri bilimcilerinin yalnızca bilgi işlem kaynakları ve depolamaları için ödeme yaparak maliyetleri optimize etmelerine olanak tanır ve bu da onu veri bilimi projeleri için uygun maliyetli bir çözüm haline getirir.
Analitik Araçlarla Entegrasyon: AWS, popüler veri bilimi ve analiz araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olarak veri bilimcilerin tercih ettikleri uygulama ve çerçevelerle çalışmaları için uyumlu bir ortam sağlar.
Güvenlik ve Uygunluk: AWS, veri bilimi projelerinde hassas verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü sağlayarak şifreleme, erişim denetimleri ve uyumluluk sertifikalarıyla sağlam bir altyapı sunarak veri güvenliğine öncelik verir.

Ayrıca okuyun: AWS nedir? Neden Her Veri Bilimi Uzmanı Amazon Web Services'i Öğrenmeli?.

Microsoft Azure

Microsoft Azure'a Giriş

Microsoft Azure veri bilimi için kapsamlı bir dizi hizmet sunan başka bir bulut bilişim platformudur. Veri depolama, makine öğrenimi ve analitik için araçlar ve çerçeveler sunarak bu alanda değerli bir teknoloji haline gelir.

Veri Biliminde Microsoft Azure Uygulaması

Veri Depolama ve Yönetimi: Microsoft Azure, veri bilimcilerinin büyük veri kümelerini verimli bir şekilde depolamasına ve yönetmesine olanak tanıyan ölçeklenebilir ve güvenli bulut depolama çözümleri sağlar.
Veri İşleme ve Analiz: Azure, aşağıdaki hizmetlerle güçlü veri işleme yetenekleri sunar: Azure Veri Tuğlaları ve HDInsightSorunsuz veri analizi ve keşfini kolaylaştırır.
Makine Öğrenimi Hizmetleri: Azure Machine Learning, veri bilimcilerine makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte oluşturma, eğitme ve dağıtma olanağı vererek uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü kolaylaştırıyor.
Açık Kaynak Araçlarıyla Entegrasyon: Azure, popüler açık kaynaklı veri bilimi araçlarını ve çerçevelerini destekleyerek Python ve R gibi araçlara alışkın veri bilimcileri için esnekliği ve birlikte çalışabilirliği artırır.
İşbirliği ve İş Akışı Otomasyonu: Azure Notebooks ve Azure Machine Learning Studio, veri bilimi ekipleri arasındaki işbirliğini geliştirirken Azure Pipelines, model dağıtımı ve izlenmesine yönelik iş akışlarını otomatikleştirir.
Ölçeklenebilirlik ve Performans: Azure'un bulut altyapısından yararlanan veri bilimcileri, hesaplamalarını yatay ve dikey olarak ölçeklendirerek yoğun kaynak kullanan görevler için en iyi performansı sağlayabilir.
Veri goruntuleme: Azure hizmetleri gibi Güç BI veri bilimcilerinin etkileşimli ve anlayışlı görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyarak bulguların paydaşlara etkili bir şekilde iletilmesine yardımcı olur.

Ayrıca şunları keşfedin: Microsoft Azure Kursunun Temelleri

Google Cloud Platformu (GCP)

GCP'nin tanıtımı

Google Cloud Platformu (GCP) Google tarafından sağlanan bir bulut bilişim hizmetleri paketidir. Veri depolama, işleme ve analiz için çok çeşitli araçlar ve teknolojiler sunması onu veri bilimcileri arasında popüler bir seçim haline getiriyor.

Veri Biliminde GCP Uygulaması

Veri Depolama için BigQuery: Google Cloud Platform (GCP) teklifleri BigQueryBüyük veri kümelerinin hızlı ve ölçeklenebilir analizini kolaylaştıran, tümüyle yönetilen ve sunucusuz bir veri ambarı.
Bulut Depolama ile Veri Depolama: GCP'nin Bulut Depolama alanı, büyük miktarlarda veriyi depolamak için güvenli ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak veri bilimi uygulamaları için erişilebilirlik ve dayanıklılık sağlar.
Yapay Zeka Platformunda Makine Öğrenimi: GCP'nin Yapay Zeka Platformu, kolaylaştırılmış model geliştirme için AutoML gibi özelliklerle veri bilimcilerin makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmasına, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanır.
Akış ve Toplu İşleme için Veri Akışı: GCP Dataflow, veri bilimcilerin hem gerçek zamanlı akış hem de toplu verileri işlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyarak çeşitli veri kaynaklarının işlenmesinde esneklik sağlar.
TensorFlow ve Colab Entegrasyonu: GCP, popüler bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow'u destekler ve veri bilimi projelerine yönelik ortak çalışmaya dayalı bir platform olan Colab ile sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Uçtan Uca ML için Vertex AI: GCP'nin Vertex AI'si, veri hazırlamadan model dağıtımına kadar uçtan uca makine öğrenimi geliştirme için birleşik bir platform sunarak veri bilimi iş akışını basitleştirir.

Ayrıca şunu okuyun: GCP: Bulut Bilişimin Geleceği

Apache Cassandra

Apache Cassandra'nın Tanıtımı

Apache Cassandra birden fazla sunucuda büyük miktarlarda veriyi işlemek için tasarlanmış, yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve dağıtılmış bir NoSQL veritabanıdır. Yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransı sağlayarak onu büyük verilerle çalışan veri bilimcileri için değerli bir teknoloji haline getirir.

Apache Cassandra'nın Uygulaması Veri Biliminde

Ölçeklenebilirlik: Apache Cassandra, dağıtılmış kümelerdeki büyük miktarlardaki verileri işleme konusunda üstün bir performans sergiliyor ve bu da onu ölçeklenebilirlik gerektiren veri bilimi uygulamaları için uygun hale getiriyor.
Yüksek kullanılabilirlik: Merkezi olmayan mimarisi, veri bilimi iş akışlarında verilere sürekli erişimi sürdürmek için çok önemli olan yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransı sağlar.
Esnek Veri Modeli: Cassandra'nın NoSQL sütun ailesi veri modeli, veri bilimi projelerinde sıklıkla karşılaşılan çeşitli ve gelişen veri yapılarına uyum sağlayarak esnek şema tasarımına olanak tanır.
Gerçek Zamanlı Analizler: Okuma ve yazma işlemlerini yüksek hızlarda gerçekleştirebilme yeteneği, Cassandra'yı gerçek zamanlı analizler için çok uygun hale getirerek veri bilimi süreçlerinde hızlı karar almayı kolaylaştırır.
Zaman serisi verileri: Cassandra, zaman serisi verilerini işleme konusunda ustadır ve bu da onu zamansal analiz ve trend tahminini içeren veri bilimi uygulamaları için değerli kılar.
Dağıtılmış Bilgi İşlem: Cassandra'nın dağıtılmış yapısı, büyük ölçekli veri bilimi görevlerinde veri yoğun hesaplamalar için çok önemli bir özellik olan paralel işlemeyi mümkün kılar.
Jeo-uzamsal Veri Desteği: Jeo-uzamsal veri türlerine yönelik desteği, konum tabanlı içgörüler içeren veri bilimi uygulamalarına hitap eden mekansal analitik için faydalıdır.

Ayrıca okuyun: Apache Cassandra: Yüksek Performanslı Dağıtılmış NO-SQL Veritabanı

Python Kütüphaneleri (NumPy, Pandas, Matplotlib, vb.)

Python Kütüphanelerine Giriş

Python kütüphaneleri gibi Dizi, Pandalar, ve matplotlib temel veri işleme, analiz ve görselleştirme işlevlerini sunar. Bu kütüphaneler, karmaşık veri bilimi görevlerinin uygulanmasını basitleştirerek onları bu alanda vazgeçilmez teknolojiler haline getirir.

Veri Biliminde Python Kütüphanelerinin Uygulanması

Dizi: Sayısal işlemler için temel bir kütüphane olan NumPy, veri biliminde matematiksel işlemler ve doğrusal cebir için temel işlevleri sağlayarak büyük dizilerin ve matrislerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.
Pandalar: Yaygın olarak veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan Pandas, DataFrames gibi veri yapıları sunarak veri kümelerinin kolay indekslenmesine, filtrelenmesine ve temizlenmesine olanak tanır. Veri toplama ve eksik değerlerin işlenmesi gibi görevleri basitleştirir.
matplotlib: Veri görselleştirmesi için gerekli olan Matplotlib, çeşitli grafiklerin ve grafiklerin oluşturulmasını kolaylaştırarak veri eğilimlerinin ve modellerinin araştırılmasına ve iletilmesine yardımcı olur. Çok yönlülüğü onu bilgilendirici görselleştirmeler oluşturmada bir temel taşı haline getiriyor.
deniz doğumu: Matplotlib'in üzerine inşa edilen Seaborn, istatistiksel veri görselleştirmesinde uzmanlaşmıştır. Karmaşık görselleştirmelerin oluşturulmasını basitleştirerek olay örgüsünün estetik çekiciliğini ve yorumlanabilirliğini artırır.
Scikit-öğrenme: Güçlü bir makine öğrenimi kütüphanesi olan Scikit-learn, veri modelleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası için araçlar sağlar. Basitliği ve kapsamlı dokümantasyonu, onu tahmine dayalı modeller oluşturmada paha biçilmez bir kaynak haline getiriyor.
İstatistik Modelleri: İstatistiksel modellere odaklanan Statsmodels, tamamlayıcıdır Scikit-öğrenme Hipotez testi, regresyon analizi ve zaman serisi analizi için araçlar sunarak veri biliminde kapsamlı bir istatistiksel yaklaşıma katkıda bulunarak.

Ayrıca okuyun: Bilmeniz Gereken En İyi 10 Python Kütüphanesi!

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Makine Öğrenimi Algoritmalarına Giriş

Makine öğrenimi algoritmaları veri biliminin omurgasını oluşturur. Veri bilimcilerinin tahmine dayalı modeller oluşturmasına ve veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Veri biliminde doğrusal regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çeşitli algoritmalar yaygın olarak kullanılmaktadır.

Makine Öğrenimi Algoritmalarının Veri Biliminde Uygulanması

Tahmine Dayalı Analitik: Gelecekteki sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek amacıyla geçmiş verileri analiz etmek, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları uygulanır.
Sınıflandırma ve Kategorizasyon: ML algoritmaları, verileri kalıplara göre sınıflara veya gruplara ayırarak, hedeflenen karar alma için etkili segmentasyona olanak tanır.
Kümeleme Analizi: Denetimsiz öğrenme algoritmaları, veriler içindeki gizli kalıpların ortaya çıkarılmasına yardımcı olarak doğal gruplamaların veya kümelerin tanımlanmasını kolaylaştırır.
Öneri Sistemleri: ML, kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunarak öneri motorlarını güçlendirir.
Anomali tespiti: ML, veri kümelerindeki aykırı değerleri veya anormallikleri tespit ederek düzensizliklerin veya olası sorunların tespit edilmesine yardımcı olur.
Görüntü ve Konuşma Tanıma: ML algoritmaları görüntü ve konuşma işlemede üstün başarı göstererek yüz tanıma, nesne algılama ve sesli komut sistemleri gibi uygulamalara güç verir.
Optimizasyon Algoritmaları: ML, geri bildirime dayalı olarak sonuçları yinelemeli olarak iyileştiren algoritmalar aracılığıyla süreçlerin, kaynakların ve karar alma sürecinin optimize edilmesine katkıda bulunur.
Regresyon analizi: ML modelleri sürekli sayısal değerleri tahmin ederek bilinçli karar verme için değişkenler arasındaki ilişkilere ilişkin öngörüler sağlar.
Otomatik Karar Verme: ML algoritmaları, verilerden öğrenerek, verimliliği artırarak ve çeşitli veri bilimi uygulamalarında manuel müdahale ihtiyacını azaltarak karar süreçlerini kolaylaştırır.

Ayrıca okuyun: 25 Yılında Yeni Başlayanlar İçin En İyi 2024 Makine Öğrenimi Projesi

Veri Görselleştirme Araçları

Veri Görselleştirme Araçlarına Giriş

Tableau, Power BI gibi veri görselleştirme araçları ve d3.js veri bilimcilerinin görsel olarak çekici ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanır. Bu araçlar, içgörülerin iletilmesini kolaylaştırır ve karmaşık verilerin anlaşılmasını geliştirerek onları veri biliminde önemli teknolojiler haline getirir.

Veri Biliminde Veri Görselleştirme Araçlarının Uygulanması

Gelişmiş İletişim: Veri görselleştirme araçları, karmaşık bulguların görsel ve sezgisel iletişimini kolaylaştırarak çeşitli paydaşlar arasında daha net bir anlayışa olanak tanır.
Desen tanıma: Bu araçlar, veri bilimcilerinin veri kümeleri içindeki kalıpları, eğilimleri ve aykırı değerleri belirlemesine yardımcı olarak daha hızlı ve daha verimli karar almayı teşvik eder.
Keşifsel Veri Analizi (EDA): Veri görselleştirme, etkileşimli çizelgeler ve grafikler sağlayarak EDA'ya yardımcı olur ve veri bilimcilerinin derinlemesine analizden önce veri yapısını keşfetmesine ve anlamasına olanak tanır.
Verilerle Hikaye Anlatımı: Görselleştirme araçları Veriye dayalı içgörülerin hikaye anlatma yönünü geliştirerek, bilgileri görsel olarak ilgi çekici bir formatta sunarak veri bilimcilerinin ilgi çekici anlatılar oluşturmasını sağlayın.
Gerçek zamanlı izleme: Kontrol panelleri ve etkileşimli görselleştirmeler, temel performans göstergelerinin (KPI'ler) izlenmesine yardımcı olarak anında eylem için zamanında öngörüler sağlar.
Karar desteği: Bu araçlar bilgiyi görsel olarak sunarak karar vericilerin karmaşık veri senaryolarını hızlı bir şekilde kavramasına yardımcı olur ve bilinçli ve stratejik karar almayı kolaylaştırır.
İşbirliği ve Raporlama: Görselleştirme araçları, ekiplerin veri bulgularını yorumlayıp tartışabileceği bir platform sağlayarak işbirlikçi çalışmayı destekler. Ayrıca raporlama sürecini kolaylaştırarak daha verimli ve erişilebilir hale getirirler.
Tahmine Dayalı Model Değerlendirmesi: Görselleştirmeler, tahmine dayalı modellerin performansını değerlendirmeye yardımcı olarak veri bilimcilerin iyileştirme alanlarını belirlemelerine ve modellerini daha yüksek doğruluk için iyileştirmelerine yardımcı olur.

Ayrıca okuyun: En İyi 20 Veri Görselleştirme Örneği

Derin Öğrenme

Derin Öğrenmeye Giriş

Derin öğrenme, karmaşık görevleri gerçekleştirmek için yapay sinir ağlarının eğitilmesine odaklanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme gibi alanlarda devrim yaratarak onu veri biliminde önemli bir teknoloji haline getirdi.

Veri Biliminde Derin Öğrenmenin Uygulanması

Görüntü ve Konuşma Tanıma: Derin öğrenme, görsel ve işitsel verilerdeki kalıpların ve özelliklerin doğru şekilde tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını sağlayarak görüntü ve konuşma tanıma görevlerinde öne çıkıyor.
Doğal Dil İşleme (NLP): Derin öğrenme modelleri, NLP uygulamalarında çok önemlidir; dil anlayışını, duygu analizini ve makine çevirisini geliştirir, böylece büyük miktarda metinsel verinin işlenmesini geliştirir.
Tahmine Dayalı Analitik: Derin öğrenme algoritmaları, finans, sağlık hizmetleri ve pazarlama gibi çeşitli alanlarda daha doğru ve ayrıntılı tahminler sunarak gelişmiş tahmine dayalı modellemeye katkıda bulunur.
Anomali tespiti: Derin öğrenme, veri kümeleri içindeki anormallikleri etkili bir şekilde tespit ederek, potansiyel sorunları veya fırsatları gösterebilecek düzensiz kalıpları veya aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olur.
Öneri Sistemleri: Derin öğrenme, gelişmiş öneri motorlarını güçlendirir, kullanıcı davranışı ve tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sağlar, böylece e-ticaret ve akış hizmetleri gibi platformlarda kullanıcı deneyimini geliştirir.
Otomatik Özellik Öğrenme: Derin öğrenme, verilerden ilgili özelliklerin çıkarılmasını otomatik hale getirerek manuel özellik mühendisliği ihtiyacını ortadan kaldırır ve modellerin hiyerarşik temsilleri öğrenmesini sağlar.
Zaman serisi analizi: Derin öğrenme modelleri, zaman serisi verilerini analiz etme ve tahmin etme konusunda üstün başarı göstererek zaman içindeki eğilimleri ve kalıpları tahmin etmede gelişmiş doğruluk sunar.
İlaç Keşfi: Derin öğrenme, moleküler yapıları analiz ederek ve potansiyel ilaç adaylarını tahmin ederek ilaç keşif süreçlerini hızlandırır, araştırma ve geliştirme için gereken zamanı ve kaynakları azaltır.

Ayrıca okuyun: Derin Öğrenme Rehberi: Temel Bilgilerden İleri Kavramlara

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşlemeye (NLP) Giriş

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka dalıdır. Veri bilimcilerin metinsel verileri analiz etmelerini ve anlamalarını sağlar, bu da onu veri biliminde değerli bir teknoloji haline getirir.

NLP'nin Veri Biliminde Uygulanması

Metin Analizi: Veri biliminde NLP, metin madenciliği ve analizini içerir ve yapılandırılmamış metinsel verilerden değerli içgörülerin çıkarılmasına olanak tanır.
Duygu Analizi: NLP algoritmaları, metinlerde ifade edilen duyguları belirleyerek işletmelerin müşteri görüşlerini, geri bildirimlerini ve ürün veya hizmetlere yönelik genel duyarlılığı ölçmesine yardımcı olabilir.
Bilgi Çıkarma: NLP, büyük veri kümelerinden önemli bilgilerin tanımlanmasına ve çıkarılmasına yardımcı olarak veri çıkarma sürecini hızlandırır ve daha verimli hale getirir.
Dil çevirisi: NLP, dil çevirisini kolaylaştırır, dil engellerini ortadan kaldırır ve işletmelerin çeşitli dil kaynaklarından gelen verileri analiz etmesine olanak tanır.
Chatbot'lar ve Sanal Asistanlar: NLP, doğal dil sorgularını anlayıp yanıtlayarak kullanıcı etkileşimlerini geliştirerek sohbet robotlarına ve sanal asistanlara güç verir.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): NLP algoritmaları Metindeki adlandırılmış varlıkları (örn. adlar, konumlar, kuruluşlar) tanımlayıp sınıflandırarak bilgi sınıflandırmasına yardımcı olun.
Konuşma tanıma: NLP, konuşulan dilin metne dönüştürülmesini sağlayarak ses kontrollü sistemlere ve transkripsiyon hizmetlerine katkıda bulunur.
Konu Modelleme: NLP teknikleri, büyük hacimli metinlerdeki gizli konuların ortaya çıkarılmasına yardımcı olarak, daha iyi karar verme için tematik analizi kolaylaştırır.
Özetleme: NLP algoritmaları, uzun metinlerden kısa özetler üreterek, daha hızlı kavramaya ve bilgi almaya yardımcı olur.
Kişiselleştirme: NLP, metinsel etkileşimlerin analizi yoluyla kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını anlayarak kişiselleştirilmiş içerik önerileri için kullanılır.

Ayrıca okuyun: NLP Eğitimleri Bölüm -I Temelden İlerlemeye

Sonuç

Sonuç olarak veri bilimi, karmaşık veri analizi görevlerini yerine getirmek için büyük ölçüde ileri teknolojilere dayanır. Python, R, SQL, Hadoop, Spark, TensorFlow, Tableau, SAS, MATLAB, Apache Kafka, MongoDB, AWS, Microsoft Azure, GCP, Apache Cassandra, Python Kitaplıkları, Makine Öğrenimi Algoritmaları dahil olmak üzere bu makalede tartışılan en iyi 20'den fazla teknoloji , Derin Öğrenme, NLP ve Veri Görselleştirme Araçları, veri bilimcilerinin verilerden değerli bilgiler elde etmesini sağlamada hayati bir rol oynamaktadır. Veri bilimcileri bu teknolojilerden yararlanarak veri bilimi projelerinin verimliliğini, doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini artırabilir, sonuçta çeşitli sektörlerde inovasyonu ve karar almayı teşvik edebilir.

Geleceğinizi veri biliminde şekillendirmek istiyorsanız Sertifikalı AI ve ML BlackBelt Plus Programı. Bu kapsamlı program, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin karmaşık alanlarında gezinmeniz için gereken uzmanlığı size kazandırmak üzere titizlikle tasarlanmıştır. İster becerilerinizi geliştirmek isteyen deneyimli bir profesyonel olun, ister yapay zeka ve makine öğreniminin heyecan verici dünyasına dalmak isteyen yeni başlayan biri olun, programımız tüm uzmanlık seviyelerine hitap etmektedir. Bize katılın ve geleceği şekillendiren en son teknolojilerde uzmanlaşan sertifikalı bir Kara Kuşak olun. Kariyerinizi yükseltin ve AI ve ML devriminin ön saflarında yer alın; hemen kaydolun ve olasılıklar dünyasının kilidini açın!

İlgili bağlantılar

SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/technologies-youll-use-in-data-science/

Üretken Veri Zekası

Profesyoneller için Veri Biliminde 20 Teknoloji