Veri Bilimi matematik, istatistik, makine öğrenimi ve bilgisayar biliminin birleşimidir. Veri Bilimi, karar vericilerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek verilerle ilgili içgörüler toplamak için verileri topluyor, analiz ediyor ve yorumluyor.

Veri Bilimi, günümüzde hemen hemen her sektörde müşteri davranışını ve eğilimlerini tahmin edebilen ve yeni fırsatları tanımlayabilen bir kullanılmaktadır. İşletmeler bunu ürün geliştirme ve pazarlama konusunda bilinçli kararlar vermek için kullanabilir. Dolandırıcılığı tespit etmek ve süreçleri optimize etmek için bir araç olarak kullanılır. Hükümetler ayrıca kamu hizmetlerinin sunumunda verimliliği artırmak için Veri Bilimini kullanıyor.

Veri Bilimi, önemi her geçen gün artan, gelişmekte olan bir alandır. BT dünyasının en son moda sözcüğüdür ve pazardaki talebi istikrarlı bir şekilde artmaktadır. Kuruluşların verileri içgörülere dönüştürme ihtiyacı nedeniyle Veri Bilimcilerine olan talep artıyor. Google, Amazon, Microsoft ve Apple gibi şirketler Veri Bilimcilerinin en büyük işe alım sağlayıcıları arasında yer alıyor. Veri Bilimi aynı zamanda BT profesyonelleri için de aranan bir alan haline geliyor. 

Tarafından son bir rapora göre Öncelik AraştırmasıVeri Bilimi talebinin %16.43'lük bir CAGR (Bileşik Yıllık Büyüme Oranı) oranında büyümesi ve 378.7-2022 tahmin dönemi boyunca 2030 Milyar gibi devasa bir piyasa değerine ulaşması bekleniyor.

Basit bir ifadeyle Veri Bilimi, istatistik ve matematik, programlama becerileri ve konu uzmanlığını birleştirerek verileri analiz etmeye ve verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaya yardımcı olur.

Veri Biliminin Önemi

Günümüzde organizasyonlar verilerle boğulmuş durumdadır. Veri Bilimi, çeşitli yöntemleri, teknolojileri ve araçları birleştirerek anlamlı içgörüler elde etmenize yardımcı olacaktır. E-ticaret, finans, tıp, insan kaynakları vb. alanlarda işletmeler çok büyük miktarda veriyle karşılaşıyor. Veri Bilimi araçları ve teknolojileri bunların hepsini işlemelerine yardımcı olur.

Veri Bilimi Tarihi

1960'ların başlarında, o dönemde toplanan devasa miktardaki verilerin anlaşılmasına ve analiz edilmesine yardımcı olmak için "Veri Bilimi" terimi icat edildi. Veri bilimi, çeşitli endüstrilerde içgörü elde etmek ve değerli tahminler üretmek için bilgisayar bilimi ve istatistiksel yöntemleri kullanan, sürekli gelişen bir disiplindir.

Veri Bilimi – Önkoşullar

• İstatistikler

Veri bilimi, karmaşık makine öğrenimi tekniklerinin kullanımı yoluyla veri modellerini yakalamak ve kullanılabilir kanıtlara dönüştürmek için istatistiklere dayanır.

Çıkış yapmak Veri Bilimi İstatistikleri Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve İş Zekasında İstatistik ile ilgili temel kavramları öğrenmek.

• Programlama

Python, R ve SQL en yaygın programlama dilleridir. Bir veri bilimi projesini başarılı bir şekilde yürütmek için belirli düzeyde programlama bilgisi aşılamak önemlidir. 

ücretsiz göz atın R Studio Eğitim kursu Ham verileri işlemek ve değerli bilgiler elde etmek için çeşitli teknik ve araçların nasıl kullanılacağını öğrenmek.

• Makine öğrenme

Doğru tahminler ve tahminler yapmak, veri biliminin önemli bir bileşeni olan Makine Öğrenimi ile mümkün olmaktadır. Veri bilimi alanında başarılı olmak istiyorsanız makine öğrenimi konusunda sağlam bir anlayışa sahip olmalısınız.

Veritabanlarının işleyişinin net bir şekilde anlaşılması ve verileri yönetme ve çıkarma becerileri bu alanda bir zorunluluktur. 

Zaten bildiğiniz verilere dayalı matematiksel modelleri kullanarak hızlı bir şekilde hesaplama yapabilir ve tahminde bulunabilirsiniz. Modelleme, belirli bir sorunu çözmek için hangi algoritmanın en uygun olduğunu ve bu modellerin nasıl eğitileceğini belirlemeye yardımcı olur.

Ayrıca kontrol edin: Veri Bilimi Matematiği

Veri Bilimi ne için kullanılır?

• Açıklayıcı analiz

Verinin tüm gereksinimlerini karşılayan görünebilecek modeller için veri noktalarının doğru şekilde görüntülenmesine yardımcı olur. Başka bir deyişle, sağlanan veriler hakkında bilgi veren bilgiler üretmek için verileri organize etmeyi, sıralamayı ve değiştirmeyi içerir. Aynı zamanda ham verilerin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştıracak bir forma dönüştürülmesini de içerir.

• Öngörülü Analiz

Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için veri madenciliği, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi çeşitli tekniklerle birlikte geçmiş verileri kullanma sürecidir. Bu verilerdeki trendlerden yararlanan işletmeler, tehlikeleri ve fırsatları tespit etmek için tahmine dayalı analizlerden yararlanıyor.

• Teşhis Analizi

Bir şeyin neden olduğunu anlamak için yapılan derinlemesine bir incelemedir. Bunu tanımlamak için detaya inme, veri keşfi, veri madenciliği ve korelasyonlar gibi teknikler kullanılır. Bu tekniklerin her birinde benzersiz kalıpların keşfedilmesi için belirli bir veri seti üzerinde birden fazla veri işlemi ve dönüşümü gerçekleştirilebilir. 

• Standart Analiz

Kuralcı analiz, tahmine dayalı verilerin kullanımını geliştirir. Neyin gerçekleşmesi muhtemel olduğunu öngörür ve bu sonuçla başa çıkmak için en iyi eylem planını sunar. Çeşitli kararların olası etkilerini değerlendirebilir ve en uygun eylem planını önerebilir. Makine öğrenimi öneri motorlarından, karmaşık olay işlemeden, sinir ağlarından, simülasyondan, grafik analizinden ve simülasyondan yararlanır.

Veri Bilimi süreci nedir?

• Verilerin elde edilmesi

İlk adım, ne tür verilerin analiz edilmesi gerektiğini ve bu verilerin bir excel veya CSV dosyasına aktarılması gerektiğini belirlemektir.

• Verileri temizleme

Bu çok önemlidir, çünkü verileri okuyabilmeniz için, verilerin hatasız, eksik veya yanlış değerler olmadan mükemmel bir şekilde okunabilir durumda olduğundan emin olmalısınız.

• Keşif Analizi

Verileri analiz etmek, verileri çeşitli şekillerde görselleştirerek ve sıra dışı herhangi bir şeyi tespit etmek için kalıpları tanımlayarak yapılır. Verileri analiz etmek için, herhangi bir şeyin yerinde olup olmadığını belirlemek için ayrıntılara çok dikkat etmelisiniz.

• Modelleme veya Makine Öğrenimi

Bir veri mühendisi veya bilim adamı, analiz edilmesi gereken Verilere dayanarak Makine Öğrenimi algoritmasının takip edeceği talimatları yazar. Algoritma, doğru çıktıyı bulmak için bu talimatları yinelemeli olarak kullanır.

• Verileri yorumlamak

Bu adımda bulgularınızı ortaya çıkarır ve bunları kuruluşa sunarsınız. Bu konuda en kritik beceri, sonuçlarınızı açıklayabilme yeteneğiniz olacaktır.

Veri Bilimcilerinin işlerini kolaylaştırmasına yardımcı olacak birkaç araç örneğini burada bulabilirsiniz.

• Veri Analizi – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Veri Goruntuleme – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Veri depolama – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD öngörüleri
• Veri Modelleme – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

İşletmelerde Veri Biliminin Faydaları

• İş tahminlerini iyileştirir
• Karmaşık verilerin yorumlanması
• Daha iyi karar verme
• Ürün yeniliği 
• Veri güvenliğini iyileştirir
• Kullanıcı odaklı ürünlerin geliştirilmesi

Veri Biliminin Uygulamaları

• Ürün Tavsiyesi

Ürün önerme tekniği, müşterileri benzer ürünleri satın almaya etkileyebilir. Örneğin Big Bazaar'ın bir satış elemanı, ürünleri paketleyip indirim yaparak mağazanın satışlarını artırmaya çalışıyor. Bu yüzden şampuan ve saç kremini bir araya toplayıp indirim yaptı. Üstelik müşteriler bunları indirimli fiyatla birlikte satın alacak.

• Gelecek Tahmini

Veri Biliminde yaygın olarak uygulanan tekniklerden biridir. Çeşitli kaynaklardan toplanan çeşitli verilere dayanarak hava tahmini ve geleceğe yönelik tahminler yapılır. 

• Dolandırıcılık ve Risk Tespiti

Veri Biliminin en mantıklı uygulamalarından biridir. Çevrimiçi işlemler hızla arttığından verilerinizi kaybetmek mümkündür. Örneğin, Kredi kartı dolandırıcılığının tespiti miktara, satıcıya, konuma, zamana ve diğer değişkenlere bağlıdır. Bunlardan herhangi biri doğal görünmüyorsa işlem otomatik olarak iptal edilecek ve kartınız 24 saat veya daha uzun süre bloke edilecektir.

• Sürücüsüz Araba

Kendi kendini süren araba, günümüz dünyasının en başarılı icatlarından biridir. Arabamızı önceki verilere dayanarak bağımsız kararlar verecek şekilde eğitiyoruz. Bu süreçte modelimiz iyi performans göstermezse cezalandırabiliriz. Araba, tüm gerçek zamanlı deneyimler aracılığıyla öğrenmeye başladığında zamanla daha akıllı hale gelir.

• Görüntü Tanıma

Bazı görüntüleri tanımak istediğinizde, veri bilimi nesneyi algılayabilir ve sınıflandırabilir. Görüntü tanımanın en ünlü örneği yüz tanımadır – Akıllı telefonunuza engeli kaldırmasını söylerseniz yüzünüzü tarar. Yani sistem önce yüzü algılayacak, sonra yüzünüzü insan yüzü olarak sınıflandıracak ve ondan sonra telefonun gerçek sahibine ait olup olmadığına karar verecek.

• Konuşmayı metne dönüştür

Konuşma tanıma, bilgisayar tarafından doğal dili anlama sürecidir. Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sanal asistanlara oldukça aşinayız. 

• Sağlık hizmeti

Veri Bilimi, Tıbbi Görüntü Analizi, Yeni İlaçların Geliştirilmesi, Genetik ve Genomik gibi sağlık hizmetlerinin çeşitli dallarında yardımcı olur ve hastalara sanal yardım sağlar. 

• Arama Motorları

Google, Yahoo, Bing, Ask vb. bize saniyeden çok kısa bir sürede çok sayıda sonuç sağlıyor. Çeşitli veri bilimi algoritmaları kullanılarak mümkün kılınmıştır.

Nasıl olunur Veri Bilim Adamı?

Veri Bilimcisinin Rolü

İşletmeler her zamankinden daha fazla veri ürettikçe, verilerin değerli bir varlık olduğu açıkça ortaya çıkıyor. Ancak verilerden anlamlı içgörüler elde etmek, verileri analiz etmeyi gerektirir ve Veri Bilimcileri burada devreye girer. Bir Veri Bilimcisi, eğilimleri, kalıpları ve korelasyonları bulmak için verileri toplama, organize etme, analiz etme ve yorumlama konusunda uzmandır.

Veri Bilimcileri, kuruluşların bilinçli kararlar vermesini sağlamada önemli bir rol oynamaktadır. Müşteri segmentasyonunu belirlemek ve ürün ve hizmetlerde iyileştirmeleri teşvik etmek gibi belirli hedefleri belirlemek için iş liderleriyle yakın işbirliği içinde çalışırlar. Veri Bilimcileri, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını ve istatistiksel modelleri kullanarak, kuruluşların doğru kararlar almasına yardımcı olacak kalıpları ve öngörüleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini inceleyebilir.

Veri Bilimcileri genellikle verileri yorumlama ve görselleştirme konusunda teknik beceri ve bilginin bir kombinasyonuna sahiptir. İstatistiksel analiz, programlama dilleri, makine öğrenme algoritmaları ve veritabanı sistemleri konularında uzmanlığa sahip olmaları gerekir. 

Profesyonel bir Veri Bilimcisi tarafından üstlenilen sorumluluklara genel bir bakış atalım.

• Tahmine dayalı ve kuralcı modellerde kullanılacak verileri toplamak, temizlemek ve düzenlemek
• Trendleri ve kalıpları keşfetmek için çok miktarda bilgiyi analiz etmek
• Verileri yapılandırmak ve kullanılabilir bilgilere dönüştürmek için programlama dillerini kullanmak
• İş sorunlarını anlamak ve veriye dayalı çözümler geliştirmek için paydaşlarla birlikte çalışmak
• Gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için istatistiksel modelleri kullanarak tahmine dayalı modeller geliştirmek
• Makine öğrenimi modellerini oluşturma, sürdürme ve izleme
• Veriye dayalı çözümler oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve diğer analitik yöntemleri geliştirmek ve kullanmak
• Veriye dayalı çözümlerin paydaşlara iletilmesi
• Çeşitli veri madenciliği araçlarını kullanarak devasa veri kümelerindeki gizli kalıpları ve eğilimleri keşfedin
• Veri görselleştirmeleri, raporlar, gösterge tabloları ve sunumlar aracılığıyla veri çözümlerinin geliştirilmesi ve doğrulanması

Sonuç olarak, Veri Bilimcisinin rolü, veriye dayalı kararlar almak isteyen işletmeler için kritik öneme sahiptir. Veri Bilimcileri, eğilimleri ve korelasyonları belirlemek için verileri toplamak, düzenlemek, analiz etmek ve yorumlamaktan sorumludur. Ayrıca veri işleme hatları, tasarım raporları ve gösterge tabloları geliştirir ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için modeller geliştirirler. Bu alanda başarılı olmak için iş bağlamını ve müşterinin ihtiyaçlarını anlamaları gerekir.

Veri Bilimcisi Olmanın Adımları

Veri Bilimi, teknoloji endüstrisinde en hızlı büyüyen sektörlerden biridir ve yetenekli profesyonellerin yoğun talep gördüğü bir alandır. Bu alanda kariyer yapmayı düşünüyorsanız Veri Bilimcisi olma sürecini merak ediyor olabilirsiniz. Burada, bu alanda başlamak ve başarılı olmak için neler gerektiğine dair bir genel bakış sunacağız.

1. Temel Bilgileri Öğrenin: Veri Bilimcisi olmanın ilk adımı Veri Bilimi ve Analitik'in temellerini anlamaktır. Veri yönetimi, istatistik, matematik ve programlama konularını anlamanız gerekir. Bu konuları öğreten birçok çevrimiçi kaynak ve kurs bulabilirsiniz.

2. Pratik Beceriler Geliştirin: Veri biliminin temel anlayışını edindikten sonra kariyerinizde işinize yarayacak pratik beceriler geliştirmeniz gerekecektir. Örneğin, R ve Python gibi programlama dilleri ile kodlama ve veritabanı yönetim sistemleri hakkında bilgi edinin. Ayrıca makine öğrenimi ve veri analizi tekniklerini de uygulamak isteyebilirsiniz.

3. Lisansüstü Sertifika veya Derece Kazanın: Çoğu işveren, bilgisayar bilimi veya uygulamalı matematik gibi ilgili bir alanda lisansüstü veya yüksek lisans derecesine sahip veri bilimcilerini işe almayı tercih eder. Veri Bilimi veya Analitik derecesi kazanmak, başarılı bir Veri Bilimcisi olmak için gereken bilgi, uzmanlık ve becerileri edinmenize yardımcı olabilir.

4. Projeler Üzerinde Çalışmak: Veri Bilimi becerilerinizi geliştirmenin en iyi yollarından biri projeler üzerinde çalışmaktır. Projeleri internette bulabilir veya Veri Bilimcileri arayan kuruluşlara ulaşabilirsiniz. Projeler üzerinde çalışmak veri analizi, makine öğrenimi ve diğer Veri Bilimi faaliyetlerinde deneyim kazanmanıza yardımcı olacaktır.

5. Güncel kal: Bir adım önde olmak için en son Veri Bilimi trendleri hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Sektör haberlerini takip edin ve önde gelen Veri Bilimi yayınlarına abone olun.

Veri Bilimcisi olmak, doğru miktarda özveri ve sıkı çalışmayla başarılabilir. Yukarıda özetlenen ipuçlarını takip ederek kazançlı bir Veri Bilimi kariyerine giden yolda olacaksınız.

Devamı üzerinde 9 Yılında Veri Bilimi Dünyasında En İyi 2023 İş Rolü

Sonuç

Sonuç olarak veri bilimi, veri odaklı dünyamızda çok önemli bir rol oynayan dinamik ve hızla gelişen bir alandır. Geniş ve karmaşık veri kümelerinden değerli bilgiler elde etmek için istatistik, programlama, alan bilgisi ve veri görselleştirme gibi çeşitli becerileri birleştirir. Bu blogda incelediğimiz gibi, veri bilimi yalnızca rakamları hesaplamaktan ibaret değildir; verileri, endüstriler arasında bilinçli karar almayı yönlendirebilecek eyleme dönüştürülebilir bilgiye dönüştürmekle ilgilidir. İster deneyimli bir veri bilimci olun, ister bu büyüleyici alanı keşfetmeye yeni başlayan biri olun, veri biliminin fırsatları ve etkisi sınırsızdır ve geleceğimizi derin şekillerde şekillendirmeye devam etmeyi vaat etmektedir. Dolayısıyla, ister pazar trendlerini analiz etmek, ister sağlık hizmetleri sonuçlarını iyileştirmek veya kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için veri bilimini kullanıyor olun, veri biliminin gücünün kalıcı olduğu ve potansiyelinin yalnızca hayal gücümüz ve yenilikçiliğimizle sınırlı olduğu açıktır.

FAQs

• 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.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/