Veri bilimi, yapay zekanın geleceğinin anahtarıdır. Hollywood’un bilimkurgu filmlerinde gördüğünüz tüm kavramları gerçeğe dönüştürebilir.
Dünya büyük veri çağına geçtikçe veri depolama ihtiyacı da arttı. Bu, 2010 yılına kadar iş sektörleri için birincil sorun ve endişe kaynağıydı.
Bir çerçeve ve veri depolama çözümlerinin oluşturulması temel odak noktasıydı. Diğer çerçeveler depolama sorununu başarılı bir şekilde çözdüğü için odak noktası bu verilerin işlenmesi olarak değişti.
Bu nedenle, veri biliminin ne olduğunu ve şirketinize fayda sağlayabilecek şekilde nasıl çalıştığını anlamak çok önemlidir. Öyleyse yeni başlayanlar için eksiksiz rehbere başlayalım.
İçerik Dizini
Veri bilimi nedir?
Veri biliminin önemi
Veri bilimi süreci
Veri biliminin amacı
Veri biliminin ön koşulları
Veri bilimi uygulamaları
Sonuç
Veri bilimi nedir?
Veri bilimi, ticari karar verme, stratejik planlama ve diğer kullanımlar için verilerden yararlı bilgiler elde etmektir. Sofistike analitik araçların ve bilimsel kavramların uygulanmasını içerir.
Veri bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için bilimsel yöntemler, süreçler, algoritmalar ve sistemler kullanan bir alandır. Büyük karmaşık veri kümelerine bakmak ve bunları anlamlandırmak için istatistiksel ve bilgisayar tekniklerinin kullanılmasını ve ardından bu analizin iyi kararlar almak için kullanılmasını içerir.
İşletmelerin bunu giderek daha fazla anlaması gerekiyor çünkü diğer şeylerin yanı sıra, pazarlama ve satış stratejilerini iyileştirmelerine, yeni iş olanakları bulmalarına ve operasyonel verimliliği artırmalarına yardımcı olabilir.
Diğer şirketlere karşı rekabet avantajı sağlayabilirler. Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli akademik alanları birleştirir:
- Veri mühendisliği
- Veri hazırlama
- Veri madenciliği
- Tahmine dayalı analitik
- Makine öğrenimi
- Veri görselleştirme
- Yazılım programlama, matematik ve istatistik konularını içermektedir.
Bununla birlikte, daha az deneyimli veri analistleri de dahil olabilir. Bunu öncelikle uzman veri bilimciler gerçekleştirir.
Veri biliminin önemi
Kuruluşlar şu anda veri içinde boğuluyor. Veri bilimi, çok sayıda tekniği, teknolojiyi ve aracı bir araya getirerek içgörülü sonuçların elde edilmesine yardımcı olacaktır.
İşletmeler e-ticaret, finans, tıp, insan kaynakları vb. alanlarda büyük miktarda veriyle karşılaşmaktadır. Bunların hepsini veri biliminin teknoloji ve yöntemlerini kullanarak işlerler.
Şirketlerin veriye dayalı kararlar almasını sağlar. Şirketlerin operasyonlarını geliştirmek, tahminler yapmak ve gelişmek için büyük veri setlerinde kalıplar ve eğilimler bulmalarına yardımcı olur.
Bir kuruluşun büyümesi ve karar alma süreci için önemlidir. Veri biliminin değeri şunları içerir:
- Müşteri verilerini inceleyebilir ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarabilir.
- Verimliliği artırmak ve maliyetlerden tasarruf etmek için operasyonel verileri değerlendirebilir.
- Kurumsal karar alma sürecini iyileştirmek için verileri değerlendirebilir ve içgörüler sağlayabilir.
- Yeni fırsatların belirlenmesine ve yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
- Bu, verileri inceleyerek ve kalıpları keşfederek siber saldırıların tespit edilmesine ve önlenmesine yardımcı olur.
Veri bilimi süreci
Veri süreci bilimi, bilim insanlarının verileri analiz etme ve anlama, sonuç çıkarma ve sorunları çözme eylemlerini ve tekniklerini ifade eder. Eldeki konuya ve çalışmanın hedeflerine bağlı olarak, veri bilimi sürecine dahil olan kesin süreçler değişebilir.
Bununla birlikte, süreçte sıklıkla birkaç standart prosedür izlenir ve bunlar şunları içerir:
- Bilgi edinme
İlk adım, ne tür verilerin analiz edilmesi gerektiğine karar vermektir. Ardından, bu verilerin bir Excel veya CSV dosyasına aktarılması gerekir. - Sayıların temizlenmesi
Bu önemlidir, çünkü verileri okumadan önce, hatalar, eksik değerler veya yanlış değerler olmadan okunmasını kolaylaştıracak bir durumda olduğundan emin olmanız gerekir. - Durumu Analiz Edin
Veriler, farklı şekilde gösterilerek ve olağandışı bir şey bulmak için kalıplar aranarak analiz edilir. Verileri analiz etmek için, yanlış bir şey olup olmadığını görmek amacıyla ayrıntılara çok dikkat etmeniz gerekir. - Makine öğrenimi veya modelleme
Analiz edilmesi gereken Verilere dayanarak, bir veri mühendisi veya bilim adamı Makine Öğrenimi algoritmasının izlemesi için talimatlar yazar. Algoritma, doğru çıktıyı elde etmek için bu talimatları tekrar tekrar kullanır. - Verileri kullanma
Bu adımda, kuruluşa ne bulduğunuzu ve bunun ne anlama geldiğini gösterirsiniz. Sonuçlarınızı aktarma beceriniz buradaki en önemli beceri olacaktır.
Veri biliminin amacı
Veri bilimi, karar vermeyi desteklemek ve sorunları çözmek için verilerden bilgi ve içgörü elde etmeyi amaçlar. Büyük, karmaşık veri setlerini analiz etmek ve yorumlamak için bilgisayar bilimi, istatistik ve makine öğrenimi gibi diğer disiplinlerden çeşitli araçlar ve yöntemler kullanır.
Amaca ilişkin bazı spesifik örnekler şunlardır:
Tanımlayıcı Analiz
Ortaya çıkabilecek ve verilere ilişkin tüm kriterleri karşılayabilecek herhangi bir örüntü için veri noktalarının tam olarak gösterilmesine yardımcı olur. Girilen veriler hakkında bilgi üretmek için verilerin sınıflandırılmasını, düzenlenmesini ve değiştirilmesini gerektirir. Ayrıca, ham verilerin anlaşılabilir ve kavranabilir bir formata dönüştürülmesini de içerir.
Tahmine Dayalı Analiz
Geçmiş verileri ve veri madenciliği, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi çeşitli yaklaşımları kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin eder. Tahmine dayalı analitik, işletmeler için tehlikeleri ve fırsatları tespit etmek için veri eğilimlerini kullanır.
Teşhis Analizi
Bir şeyin neden meydana geldiğini anlamak için kapsamlı bir araştırma yapılmalıdır. Korelasyonlar, detaya inme, veri madenciliği ve keşif kullanılarak tanımlanır. Her bir yöntemde belirli örüntüleri bulmak için belirli bir koleksiyona çeşitli veri işlemleri ve dönüşümleri uygulanabilir.
Kuralcı Analiz
Kuralcı analiz, öngörülen verileri geliştirir. Ne olacağını gösterir ve bununla nasıl başa çıkılacağını önerir. Sonuçları tahmin edebilir ve en iyi hareket tarzını önerebilir. Karmaşık olay işleme, sinir ağları, modelleme, grafik analizi ve makine öğrenimi öneri motorları kullanılır.
Veri biliminin ön koşulları
Pozisyona veya role bağlı olarak, veri biliminde başarı için farklı beceriler ve bilgiler gereklidir. Bununla birlikte, bazı genel bilgi ve beceri alanları bu alanda başarı için çok önemlidir:
- İstatistikler: Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak, veri kalıplarını tanımlamak ve ilgili bilgilere dönüştürmek için istatistikleri kullanır.
- Programlama: SQL, R ve Python en popüler programlama dilleridir. Bir veri bilimi projesini tamamlamak için programlamayı kavramak çok önemlidir.
- Bilgisayar öğrenimi: Bunun önemli bir unsuru olan Makine Öğrenimi, doğru tahmin ve kestirim yapılmasını sağlar. Bu konuda başarılı olmak istiyorsanız, makine öğrenimini çok iyi kavramanız gerekir.
- Veritabanları: Bu alanda, veritabanlarının nasıl çalıştığını ve verileri yönetme ve çıkarma becerisini tam olarak anlamak çok önemlidir.
- Modelleme: Halihazırda bildiğiniz verilere dayalı matematiksel modeller kullanarak, hızlı bir şekilde hesaplama yapabilir ve öngörüde bulunabilirsiniz. Modelleme, belirli bir sorunu en etkili şekilde ele alacak algoritmanın belirlenmesine ve bu modellerin nasıl eğitileceğine yardımcı olur.
Veri bilimi uygulamaları
Veri biliminin çok sayıda alan ve alanda çeşitli kullanımları vardır. Özel uygulamalara örnek olarak aşağıdakiler verilebilir:
- Sağlık hizmetleri: Hastalıkların teşhis ve tedavisine yardımcı olabilecek kalıpları ortaya çıkarmak için hasta verilerini analiz eder. Sağlık hizmetleri operasyonlarını iyileştirir ve maliyet tasarrufu sağlar.
- Finans: Yatırım ve risk yönetimi stratejilerini bilgilendiren eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için finansal verileri analiz eder.
- Pazarlama: Pazarlama kampanyalarını ve müşteri deneyimini iyileştirebilecek kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için tüketici verilerini analiz eder.
- Tedarik zinciri yönetimi: Operasyonları iyileştirmek ve maliyet tasarrufu sağlamak için nakliye ve lojistik verilerini inceler.
- E-ticaret: Ürün önerileri ve pazarlama girişimleri için kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak üzere müşteri verilerini analiz eder.
- Taşımacılık: Operasyonları iyileştirmek ve ulaşımda maliyet düşüşleri bulmak için trafik ve ulaşım sistemi verilerini analiz eder.
Sonuç
Veri bilimi, bilimsel yöntemler, prosedürler, algoritmalar ve sistemler kullanarak organize ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarır. Karmaşık veri setlerini değerlendirmek ve yorumlamak ve eğitimli kararlar almak için istatistiksel ve hesaplamalı yöntemler kullanır.
Veri bilimciler, disiplinler arası olduğu için bilgisayar bilimleri, istatistik ve finans, pazarlama ve sağlık hizmetleri gibi alana özgü mesleklerden profesyonellerle ekipler halinde işbirliği yapar.
Birçok işletmede karar vermek, operasyonları iyileştirmek ve yeni fırsatlar bulmak için kullanılır. Programlama, istatistik, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve alan bilgisi gereklidir.
Veri bilimi, şirketlerin daha iyi kararlar almasına ve veriye dayalı içgörülerle büyümesine yardımcı oluyor.
