Veri Bilimi, işletmelerin büyük hacimli verileri incelemesine, analiz etmesine ve bunlardan anlamlı bilgiler türetmesine olanak tanıyan disiplinler arası bir alandır. Verilerden içgörüler ortaya çıkarmak için yapay zeka, makine öğrenimi (ML) ve bilgi mühendisliği unsurlarını birleştirir. Veri Bilimi, algoritmaları işlemek için denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, derin öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi makine öğrenimi tekniklerini kullanır. 

Bu teknikler, sağlık, finans, perakende ve daha pek çok farklı uygulama alanında bilgiyi uygulamak için kullanılabilir. Veri Bilimi, işletmelerin karar verme ve gelişmiş iş operasyonları için eyleme dönüştürülebilir içgörüler kullanmasını sağlar. Veri Bilimi arasında işbirliği gerektirir veri bilimcileri ve diğer iş profesyonelleri yapmak için Veri Bilimi projeleri başarılı. Bu Veri Bilimi 101 makalesi, en önemli faydaları, en iyi uygulamaları, araçları ve iş rollerini kapsayacaktır.

İşletmeler için Veri Biliminin Faydaları Nelerdir?

İş Veri Biliminin faydaları geniştir: iyileştirilmiş karar verme, 360 derece müşteri analizi, otomatikleştirilmiş süreçler ve daha fazlası. Veri Bilimi, işletmelerin kararları şekillendirmesine, süreçleri izlemesine, hayati pazarlama kampanyaları oluşturmasına ve müşteri deneyimini iyileştirmesine yardımcı olur. 

Veri Bilimi, verileri ayıklamak için analiz etmek ve işlemek için bilimsel yöntemlerden yararlanır. pazar bilgisi kullanıcı merkezli ürün ve hizmetler geliştirmeye yönelik pazar eğilimleri gibi. Ayrıca işletmelerin müşteri incelemelerine bakmasına, daha iyi ürün fiyatlandırmasını değerlendirmesine ve üst düzey personelin müşterileri için en iyi ürünleri nihai hale getirmelerine yardımcı olur. Müşteri veri analizi ile işletmeler, yalnızca satış eğilimlerini ve müşteri satın alma modellerini izleyerek müşteri davranışını analiz edebilir ve ürün satışlarını artırabilir.

Veri Bilimi, tedarik zincirini yönetme, yeni adayları işe alma ve pazarın geleceği hakkında tahminler yapma konusunda kararlar almak için kullanılabilir. Ayrıca talebi tahmin etmeye ve müşteri davranışını anlamaya yardımcı olur. 

Burada ise önemli faydaların özeti:

• Veri Bilimi, yönetim yeteneklerini artırmak ve karar vermeyi hızlandırmak için kullanılabilir.  
• Veri Bilimi, küçük işletmelerin çok büyük kazançlar elde etmesine yardımcı oluyor operasyonel verimlilik.
• Veri Bilimi, işletmelerin satış verilerini, müşteri verilerini ve müşteri geri bildirimlerini birleştirerek kapsamlı müşteri profilleri oluşturmasını sağlar.
• kullanma müşteri veri analitiği, şirketler müşteri davranışını daha iyi anlayabilir ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamak için veri analitiği araçlarını kullanabilir. 
• İşletmeler, müşteri analizi aracılığıyla, müşteri ihtiyaçlarına daha uygun teklifler tasarlayabilmeleri için tüketici taleplerini daha iyi karşılayan ürün ve hizmetlerde yapılması gereken değişiklikleri de belirler. 

• Veri Biliminin en büyük yararı, tahmine dayalı analitik güvenliği artırmak ve dolandırıcılığı veya bilgilerin kötüye kullanılmasını önlemek. 

İşletmeler, şirket ve kurumsal müşteri davranışı verilerini keşfederek hedef pazarları ve müşteri profillerini daha iyi anlar. Bu paha biçilmez bilgiler, işletmelerin gelecekteki pazarlama kampanyaları veya yeni ürün lansman stratejileri ile ilgili kararlar almalarına yardımcı olur. 

Veri Bilimi En İyi Uygulamaları Nelerdir?

The Veri Bilimi için en iyi uygulamalar projeler genellikle anlamayı içerir iş gereksinimleri, bir plan geliştirmek ve iş paydaşlarıyla işbirliği yapmak. Veri bilimcileri, projelerin başarılı olmasına yardımcı olabilecek bilgilere sahip oldukları için herhangi bir veri bilimi projesinin hayati bir parçasıdır. En iyi uygulamalar şunları içerir:

• Anlamak iş gereksinimleri ve hedefleri projenin kapsamı: Bu, Veri Bilimi ekibinin ana sorunu ele almayan görevlerle zaman kaybetmek yerine doğru sorunu çözmeye odaklanmasına yardımcı olur.

• ekibi oluşturmak: Veri bilimciler, veri mühendisleri, görselleştirme uzmanları ve farklı geçmiş ve disiplinlerden gelen diğerlerinden oluşan güçlü bir ekip, Veri Bilimi projesinin başarılı olmasına yardımcı olur. 

• Gerekli iş problemini matematiksel bir probleme dönüştürmek: Bunu yapmak için, veri bilimcilerin verilere erişmesi ve diğer ileri teknolojik yardımları kullanarak etkili modeller oluşturabilmesi gerekir. 

• Veri kalitesi herhangi bir Veri Bilimi projesi için çok önemlidir. Doğru sonuçlar için iyi kalitede veriler gereklidir, bu nedenle herhangi bir özellik mühendisliği sürecine başlamadan önce verileri temizlemek ve hazırlamak için uygun araç ve tekniklerin kullanıldığından emin olmak çok önemlidir. Ekip üyeleri, hem siber güvenlik hem de kalite kontrol endişelerini ele alan kaliteli bir işletim modeli oluşturmak için diğer iş paydaşlarıyla da işbirliği yapmalıdır.

• İş problemi "matematiksel modeller" cinsinden ifade edildikten sonra, bir sonraki adım, ekip üyeleri için açık, ulaşılabilir hedefler ve hedefler belirlemektir. 

• Veri projesi sonuçlarının başarısını sağlamak için makine öğrenimi, derin öğrenme, veri düzenleme, tahmine dayalı modelleme ve tanımlayıcı analiz gibi Gelişmiş Veri Bilimi uygulamaları kullanılır. Makine öğrenimi modelleri gelecekteki sonuçları tahmin etmek ve verileri tahmin edebilen modeller oluşturmak için kullanılabilir. Veri düzenleme, analize hazır olması için verilerin temizlenmesini ve dönüştürülmesini içerir. Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak amacıyla değişkenler arasındaki korelasyonları belirlemek için analitik tekniklerin kullanılmasını içerir. Betimsel analiz, esas olarak daha iyi anlaşılması için geçmiş verileri özetlemek için kullanılır.  

• Her şey söylendi ve yapıldı, en önemli en iyi uygulama iş gereksinimlerini anlamaktır. Bu nedenle, bir Veri Bilimi projesinin başarısı, yakın işbirliği ekip üyeleri arasında. Veri bilimcilerin, gereksinimlerini karşılayan modeller ve eğitim ve performans ölçümleri oluşturmak için diğer ekip üyeleriyle işbirliği yapması gerekir. 

• Ek olarak, karar vermeyi geliştirmek için bütünleştiriciler ve veri mühendislerinin verilerini anlamaları önemlidir. Son olarak, analistlere, vatandaş entegratörlerine ve diğer paydaşlara günlük veri analizleri için Veri Bilimi ortamına erişim verilmelidir.  

Eldeki iş sorununa başarılı bir çözüm bulmak için tüm bu en iyi uygulamalar hayata geçirilmelidir. Son olarak, veri bilimcilerin Veri Bilimi ile ilgili tüm en iyi uygulamalardan haberdar olmaları ve projeler üzerinde çalışırken bunları dikkate almaları önemlidir.

Veri Bilimi Araçları Nedir?

Veri Biliminde çalışan herkes aşinadır araçlar SAS, QlikView, MATLAB veya DataRobot gibi. Veri uzmanları, verileri analiz etmek, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak güçlü tahmine dayalı modeller oluşturmak ve verilerden içgörüler elde etmek için bu araçları kullanır. Bunlar, istatistiksel analiz yazılımı, makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı analitik gibi iş zekası uygulama yazılımlarını içerir.

Veri Bilimi araçları ayrıca kullanıcıların verileri analiz etmesine, kalıpları keşfetmesine ve tahminler yapmasına olanak tanıyan güçlü, uçtan uca veri analizi platformlarını içerir. Bu bütünsel platformlar genellikle veri analitiği, gelişmiş analitik, iş zekası ve veri görselleştirme için araçlar sunar. En popüler satıcılardan biri, çeşitli istatistiksel analiz paketleri sunan SAS Enstitüsü'dür. 

Bizi özel Veri Bilimi araçları dil yazılımı, fonksiyon algoritmaları ve algoritmik uygulama için bir platform sağlar. Verileri görsel olarak analiz ederek ve istatistiksel modelleme uygulayarak kullanıcıların yararlı iş içgörüleri elde etmelerine olanak tanırlar. Matlab, matris işlevleri ve karmaşık hesaplamalar sunan bu tür popüler araçlardan biridir.

Jupyter Not Defteri araştırmacıların verilerin etkileşimli görselleştirmelerini oluşturmasına olanak tanıyan başka bir popüler araçtır. 

Veri Robotu araştırmacıların makine öğrenimi modelleri oluştururken veri temizleme ve istatistiksel hesaplama görevlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlayan bulut tabanlı bir platformdur. Kullanıcıların özel veri görselleştirmeleri oluşturmasına, gelişmiş analitik araçları uygulamasına ve etkileşimli panolar oluşturmasına olanak tanır. 

Tableau gibi veri görselleştirme araçları, veri analizi için ayrıntılı veri görünümleri sağlar. Python, uygulama oluşturmak için kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir ve istatistiksel modelleme için açık kaynaklı R kullanılır.  

MATLAB Veri Bilimi süreçlerini kolaylaştırmak için birçok veri bilimcisi tarafından kullanılan güçlü bir programlama dilidir. Geliştiricilerin hızla tahmine dayalı modeller oluşturmasına, makine öğrenimi modellerini devreye almasına ve derin öğrenme algoritmaları geliştirmesine olanak tanır. 

Alteryx gibi veri hazırlama araçları, profesyonellerin büyük veri kümelerini analiz için hızlı bir şekilde hazırlamasına olanak tanırken, QlikView gibi analitik araçları da verileri analiz etmelerine yardımcı olur. Clarifai gibi bilgisayarla görme araçları, geliştiricilere makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak otomatikleştirilmiş görsel tanıma uygulamaları oluşturma yeteneği sağlar. Son olarak, Apache Spark gibi büyük veri analitiği platformları, geliştiricilerin büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde işlemesini kolaylaştırır.

Gibi araçlar BigML ayrıca veri bilimcilerin karmaşık verileri kolayca işlemesine ve sunmasına yardımcı olabilir. BigML, büyük kuruluşların büyük miktarda veriyi analiz etmesine ve bunları çizelgeler ve grafikler halinde sunmasına olanak tanıyan tescilli bir yazılım aracıdır.

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Arasındaki Fark Nedir?

Veri Bilimi, bilgisayar bilimi, istatistik ve keşifsel veri analizi gibi çeşitli disiplinleri birleştirir. Veri analizi işle ilgili soruları yanıtlamak için kullanılabilecek içgörüleri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için mevcut verileri analiz etme sürecidir. Potansiyel eğilimleri tahmin etmek veya verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarmak için bilgileri analiz etmek için tahmine dayalı analitik ve istatistiksel modelleme gibi teknikleri kullanır. 

Ticari işletmeler her ikisini de kullanır Veri Bilimi ve analitik veri madenciliği yapmak ve bunlardan çıkarımlar yapmak. Veri bilimcileri genellikle veri analizi için süreçler geliştirmek üzere karmaşık algoritmalar ve matematiksel modeller kullanırken, veri analistleri verilerden anlam çıkarmak için istatistik becerilerini kullanır.  

Burada olan büyük farklılıklar Veri Bilimi ve veri analitiği arasında:

• Veri Bilimi, verilerin altında yatan temel kavramları ve çerçeveleri anlamaya odaklanırken, veri analitiği, veri kümelerinden anlamlı korelasyonlar ve içgörüler bulmaya çalışır.

• Veri Bilimi, veri kümeleri oluşturmaya ve düzenlemeye odaklanırken, Veri analizi veri kümelerinden içgörüler çıkarmaya odaklanmıştır. 

• Veri analitiği, istatistik kullanımına daha fazla önem verirken, Veri Bilimi bilgisayar bilimi, makine öğrenimi ve diğer teknikleri analiz sürecine dahil eder.
• Veri Bilimi, kuruluşların eğilimleri bulma veya kalıpları ortaya çıkarma gibi ayrıntıları ortaya çıkararak verilerini anlamalarını artırmanın yollarını bulmalarına yardımcı olur. Öte yandan, veri analitiği, bir veri kümesinden içgörü elde etmek için en iyi nasıl analiz edileceğine bakar. 
• Derinlemesine veri analizi sırasında analistler, veri kümelerinden gizli ayrıntıları ortaya çıkarmak için verileri anlamalarını daha da geliştirmek üzere yapay zeka veya makine öğrenimi gibi teknikleri kullanabilir.

• Veri bilimcileri veri analiz sürecini ayarlamak için yazılım mühendisliği, programlama ve veri modellemeyi kullanırken, veri analistleri verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için elektronik tabloları ve görselleştirme araçlarını kullanır. 

Nasıl Veri Bilimcisi Olunur?

Veri Bilimi ödüllendirici bir kariyer vaat ediyor. 

Veri Bilimi alanına girmek için en yaygın yaklaşım, bir lisans bilgisayar bilimi, matematik, fizik veya fizik bilimlerinde. Ancak gerçek dünyada bir veri bilimcisi R ve Python, AI ve ML teknolojileri, uygulamalı matematik ve Veri Yönetiminde programlama bilgisi gerektirir. 

Böylece, yapılandırılmış öğrenme programı Veri Biliminde veya yakından ilgili bir konuda, veri bilimcisi olmak için daha iyi bir yol sağlayabilir. Veri bilimcilerinden büyük veri kümelerini analiz etmeleri ve yorumlamaları beklenir. Bu amaçla, tahmine dayalı modelleri içeren verileri toplamak ve analiz etmek için yeni yöntemler geliştirmeleri gerekiyor. Ayrıca, işte başarılı olmak için mükemmel problem çözme ve güçlü iletişim becerilerine ihtiyaçları vardır.  

Doğru ile eğitim ve deneyim, başarılı bir veri bilimcisi olmak mümkündür. Bir kuruluş içindeki gerçek role bağlı olarak, bazı veri bilimcilerin kendi çalışma alanlarında daha fazla eğitime veya ileri derecelere ihtiyacı olabilir. 

Veri bilimcilerin ayrıca otomasyon amaçları için Python ve R gibi programlama dillerinde uzmanlığa ve büyük miktarda veriden tahmine dayalı modeller oluşturmak için makine öğrenimi teknikleri bilgisine ihtiyaçları vardır. Veri bilimcileri bilimsel bir konuda veri analizi, yönetimi ve görselleştirme becerileri ile birlikte sıklıkla güçlü bir eğitim geçmişi gösterirler. 

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-science-101/