Veri bilimi nedir? Veri Bilimi hakkında bilmeniz gereken her şey

Veri bilimi sosyal ağların yaygınlaşması ve kuruluşların ve şirketlerin faaliyetlerinin sistemleştirilmesiyle birlikte, her gün büyük miktarda yeni veri üretiliyor ve bu, bunları yönetmek ve işlemek için karmaşık yöntemlerin ve araçların kullanılmasını gerektiriyor. Bu, bugün “Veri Bilimi” alanı olan bir platform yarattı. Veri bilimi, bilgi teknolojisi alanındaki en sıcak konulardan biri haline geldi. Bu yazımızda veri bilimi nedir ve bu alanda çalışan kişiler hangi görevleri yerine getirir sorusuna cevap vereceğiz. Ayrıca, veri bilimi alanında gerekli olan uygulamalar ve teknik beceriler ile öğrenme kaynakları da tanıtılmaktadır.

Veri bilimi nedir?

Günümüzde veri kuruluşların ve şirketlerin temel varlıklarından biri olarak kabul edilmekte ve bunlardan elde edilen bilgiler yardımıyla yöneticiler işletme karlılığını artırmak için çok önemli kararlar alabilmektedir. Böyle bir amaca, veri bilimi alanındaki kavramlar kullanılarak ulaşılır.Veri Bilimi, programlama , veri analizi , ” Yapay Zeka” , “Makine Öğrenimi” ve “Derin Öğrenme” kavramlarını içeren disiplinler arası bir alandır . Bu çalışma alanının amacı, kalıpları istatistiksel olarak belirlemek ve büyük verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaktır . Veri bilimi alanında incelenen veriler ham veri, yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri olabilir. Veri bilimi, algoritmalar, teknolojiler ve farklı bilimsel yöntemler yardımıyla farklı veri türlerinden değerli bilgilerin çıkarılmasına olanak sağlar.

Bir sonraki yazıda veri bilimi alanının ortaya çıkış sebepleri hakkında açıklamalar yapıldıktan sonra “veri bilimi nedir” sorusuna daha net bir cevap verebilmek için veri bilimi projelerini uygulama adımları ele alınacaktır.

Veri biliminin ortaya çıkış sebebi nedir?

Birkaç yıl öncesine kadar kuruluşlar, verilerini Excel gibi araçlarla yapılandırılmış bir biçimde saklıyor ve bunları işlemek için İş Zekası araçlarını kullanıyorlardı .Geçmişten farklı olarak, mevcut veriler çok büyük bir hacme sahiptir ve verilerin çoğunun yapısı yapılandırılmamıştır. Bu veriler finansal günlükler, metin dosyaları, multimedya formları ve çeşitli yazılımlar gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. Basit iş zekası araçları, farklı yapılarda bu kadar büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılamaz. Bu nedenle, büyük miktarda veriyi yönetmek, işlemek ve analiz etmek, kuruluşlardaki temel zorluklardan biri olarak kabul edildi.

Böyle bir zorluğu çözmek için, ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için verimli, karmaşık ve güçlü yöntem ve teknolojilerin kullanılması gerekiyordu ki bu da veri bilimi alanının ortaya çıkmasının nedeniydi. Veri bilimi alanının oluşmasının diğer nedenleri aşağıda incelenebilir:

Organizasyon verileri, organizasyonun çeşitli faaliyetlerinin geçmişini gösterir. Veri bilimi alanında sunulan modeller kullanılarak bu verilerin işlenmesi, böylece yöneticilerin daha karlı olmaları için kararlar almaları mümkündür. Örneğin, ürünlerin satış geçmişi, müşteri satın alma geçmişi, müşterilerin bireysel özellikleri ve ürün satışıyla ilgili diğer şeyler, eğitim veri bilimi modelleri için özellikler olarak kabul edilebilir, böylece onların yardımıyla müşterilerin beğendiği ve onlar için ihtiyaç duyduğu ürünler. Satışa sunuldu.
Veri bilimi, belirli bir konu hakkında karar vermek için de kullanılabilir. Çevreleri hakkında bilgi edinmek için radar, kameralar ve lazerler gibi sensörlerden veri alan sürücüsüz arabaları düşünün

Veri biliminin adımları

Veri bilimi nedir sorusunun cevabını anlamak için, bu bölümde veri bilimi projeleri geliştirmenin ve inşa etmenin ilkelerinin neler olduğunu ve bu alanda aktif olan kişilerin tanımlanmış olanı ilerletmek için hangi adımları atması gerektiğini tartışmak daha iyidir. projeler.

Veri biliminin aşamaları, aşağıda belirtilen altı adıma ayrılabilir:

Sorun bildirimi
Veri Hazırlama
veri modelleme
Nihai modelin uygun bir bağlamda sunumu
Kullanıcılarla iletişim ve projenin nihai teslimi

1. Veri biliminde problem bildirimi nedir?

Problem bildirim aşaması, sorunun farklı yönlerinin, gereksinimlerin, önceliklerin, insan kaynaklarının ve gerekli bütçe miktarının açıkça tanımlanması gereken veri biliminin ilk adımı olarak kabul edilir. Örneğin, kuruluş yöneticisinin önümüzdeki üç ay için mevcut ürünlerin satışını tahmin etme niyetinde olduğunu düşünün.Bunun için öncelikle sorunun gereklerini belirlemelisiniz. Örneğin, kurumun ihtiyaç duyduğu satış verilerine uygun bir formatta sahip olmanız ve bunlardan gerekli özellikleri çıkarmanız gerekiyor. Bu konuda programlama uzmanlığına sahip farklı kişilerden yardım alabilirsiniz. Ayrıca, verileri hazırlamak ve sorunu uygulamak için en iyi ve en son yapay zeka modellerini incelemek için zaman ayrılmalıdır. Bu şekilde, proje adımlarının zamanlaması, problem bildiriminin en önemli kısımlarından biri olarak kabul edilir.Ayrıca, proje öncelikleri, ekip üyeleri ve belirli yöneticilerle istişare edilerek ve proje geliştirmeye ve ilgili konulara ayrılacak bütçe miktarı da belirlenmelidir.

2. Veri biliminde veri hazırlama aşaması nedir?

Veri biliminin ikinci adımında, problem için ihtiyaç duyulan verilerin çeşitli kaynaklardan toplanması ve kapsamlı bir veri tabanında veya “veri ambarında” saklanması gerekir.Farklı kaynaklardan gelen veriler farklı yapılara sahip olabileceğinden veri toplamak için “Extract, Transform, Load | ETL” araçlarını kullanmak gerekir , “Clean | “Verileri temizleme” , yinelenen verileri çıkarma, verileri birleştirme, bunları tek biçime dönüştürme ve son olarak yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılabilecek şekilde veri ambarında saklama.

3. Veri biliminde veri modelleme aşaması

Bu adımda elimizdeki verilere ve tanımlanan probleme göre problem çözme yaklaşımını seçiyoruz. Verilerin etiketleri varsa, makine öğreniminde “denetimli öğrenme” algoritmaları ve yöntemleri kullanılabilir.Denetimli öğrenme yaklaşımı “Sınıflandırma” ve “Regresyon” gibi konular için uygundur . Mevcut veriler etiketlenmemişse, “denetimsiz öğrenme” yaklaşımına sahip yöntemler kullanılabilir. Bu algoritmalar, “kümeleme” gibi problemlerin uygulanması için uygundur .

4. Nihai modelin hazırlanması

Veri modelleme ve model eğitimi tamamlandıktan sonra nihai raporlar, program kod parçacıkları ve proje teknik belgeleri tamamlanmalıdır. Nihai modelin uygun bir platformda kullanıcılara sunulmasına ihtiyaç varsa bunun da uygulamaları yapılmalıdır.

5. Projenin kullanıcılara nihai teslimi

Çalışmanın son aşamasında, hazırlanan proje, sonuçları kontrol etmek ve belirtilen özelliklere göre modelin sonuçlarının kabul edilebilir olup olmadığına veya tanımın gösterge ve özelliklerinin revize edilmesi gerekip gerekmediğine karar vermek için kullanıcılarının kullanımına sunulmalıdır. .bitti Bu aşamada sonuçların daha iyi anlaşılması için görselleştirme araçlarından da yararlanılabilir. Python ve R programlama dilleri, programcılara görselleştirme için uygun kütüphaneler sağlar.

Gerekli veri bilimi becerileri

Veri bilimi nedir sorusunun cevabını daha iyi anlamak için gerekli olan bir diğer konu da bu alanın ön koşullarını incelemektir. şu alanına ilgi duyan kişilerin bu alana profesyonel olarak adım atabilmeleri için bu alanda önemli ve temel beceriler kazanmaları gerekmektedir.

Aşağıda, Veri Bilimi ön koşullarının en önemli konularından bahsedilmektedir:

Veri bilimi ile ilgili eğitim nitelikleri
Özel matematik ve istatistik bilgisi
Veri bilimi alanında profesyonel programlama
Gerekli teknik veri bilimi becerileri
Veri bilimi alanında gerekli teknik olmayan beceriler

Veri bilimi alanıyla ilgili çalışma alanı

Veri bilimi alanına adım atmayı düşünüyorsanız, bir üniversite eğitimi hedefinize ulaşmanıza yardımcı olabilir. Veri bilimi ile ilgilenenler , bilgisayar bilimi , yapay zeka , yazılım mühendisliği, matematik, istatistik, bilgi teknolojisi, bilgi yönetimi ve diğer ilgili alanlardan birinde eğitim alabilirler.İran’daki üniversitelerde veri bilimi, yüksek lisans düzeyinde istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliği alanlarındaki trendlerden biri olarak veri bilimi başlığı altında sunulmaktadır. Bu alanı izleyicilerle buluşturan en önemli üniversitelerden bazıları aşağıda listelenmiştir:

Shahid Beheshti Üniversitesi
Emir Kabir Sanayi
Khwaja Nasiruddin Tusi Teknoloji Üniversitesi
Allame Tabatabai
Tarbiat Modares Üniversitesi
İsfahan endüstriyel
Meşhed Firdevsi Üniversitesi
Kerman Şehit Bahoneri
Yezd Üniversitesi
Şiraz

Bahsedilen alanları inceleyerek, veri işleme ve analizi ile ilgili beceriler edinebilir ve veri bilimi alanındaki işlere hazırlanabilirsiniz.

Ayrıca, bu alanlarda üniversite dersleri alarak, veri biliminin aşağıda belirtilen önemli teorik ve pratik kavramlarını tanıyabilirsiniz:

Kodlama ilkeleri
Algoritmalar ve veri yapıları
Veri goruntuleme
İş analizi
Veri ambarı , veri tabanı veya aynı veri tabanı
Makine öğrenme
Veri analizi
Yapay zeka modellerinin değerlendirme yöntemleri
Çeşitli optimizasyon yöntemleri
Matris hesaplamaları
İstatistikler ve mühendislik olasılıkları

Daha önce de belirtildiği gibi veri bilimi, kavramları mühendislik, bilgisayar bilimi, matematik ve istatistik, ekonomi ve işletme bilimlerinin birleşiminden oluşan disiplinler arası bir alandır. Aşağıdaki görselde bu disiplinlerin kavramlarının veri bilimi alanının oluşumundaki boyutu şema halinde gösterilmiştir:

Veri bilimi işleri için çok sayıda başvuru olduğundan, şirketler daha yüksek eğitim düzeyine sahip kişileri işe almayı tercih ediyor. Bu sayede veri bilimi ile ilgili alanlarda yüksek lisans veya doktora derecesine sahip kişilerin bu iş pozisyonunu alma şansları daha fazladır.

Veri bilimi alanında matematik ve istatistik

Veri bilimi alanıyla ilgili bir üniversite alanında okumamış ya da üniversite eğitimi olmayan ancak bu alana adım atmak isteyen bazı kişilerin matematik ve istatistik bilgilerini geliştirmeleri gerekmektedir. Aşağıda matematik ve istatistiğin önkoşul kavramları ve veri biliminin olanaklarından bahsedilecektir.

Veri biliminin istatistikleri ve olanakları

İstatistikler ve olasılıklar, makine öğrenimi algoritmalarının ana ve temel kavramlarını içerir ve veri analizinde, model oluşturmada ve verilere dayalı çıkarım ve sonuç çıkarmada kullanılır.

Veri bilimi alanında çalışan kişilerin ihtiyaç duyduğu temel istatistik ve olasılık kavramlarından bazıları aşağıda sıralanmıştır:

Medyan , mod , ortalama , standart sapma , varyans , yüzdelik dilim , çeyreklik , ondalık dilim gibi istatistiksel ölçüler
P-Değeri ve Ki-Kare gibi makine öğreniminde istatistiksel hipotez testleri
Bayes teorisi ve olasılık dağılımları

Veri biliminde diferansiyel hesabın uygulanması

Diferansiyel hesap, makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve optimize etmek için kullanılır. Analizi öğrenmek, makine öğrenimi algoritmalarını anlamanın ilk adımıdır.Bu dersin konularını kullanarak, fonksiyonlar ve girdiler arasındaki ilişkileri analiz edebilirsiniz. Makine öğrenimi modelleri ayrıca girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkileri belirleyen bir işlev bulmaya çalıştığından, makine öğrenimi algoritmalarını tanımlamak ve tasarlamak için diferansiyel hesap kullanılır. Makine öğrenimine ek olarak, derin öğrenme ve “sinir ağları” eğitimi alanında diferansiyel hesap kullanılır . Başka bir deyişle, diferansiyel hesap, sinir ağı ağırlıklarının ve model parametrelerinin güncellenmesinde kullanılır.

Veri biliminde doğrusal cebirin uygulaması nedir?

Veri bilimi alanındaki bir diğer önemli konu da lineer cebirdir. Veri modelleme sırasında, her veri yüksek boyutlu bir vektör uzayına eşlenir. Doğrusal cebir kavramları, ön işleme ve veri dönüştürme ve model değerlendirme için kullanılır.

Veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişilerin aşina olması gereken en önemli lineer cebir kavramları aşağıda listelenmiştir:

Vektör , vektör uzayı , matris
Matris ters çevirme , matris transdüksiyonu , determinant gibi matrisler üzerinde çeşitli işlemler
Kovaryans matrisi
Toplama ve çarpma gibi matris işlemleri türleri
“Özdeğerler ve özvektörler”

Makine öğreniminin en önemli kavramlarından bazıları doğrusal cebir kullanılarak tanımlanır. Bu kavramlar:

“Temel Bileşen Analizi | PCA”
Destek Vektör Makinesi (SVM)
“Tekil Değer Ayrışımı | SVD”
Gizli Semantik Analiz (LSA)

Veri biliminde optimizasyon yöntemleri

Optimizasyon yöntemleri, fonksiyonların çıkış değerini minimize etmek veya maksimize etmek için fonksiyonlara uygun giriş değerlerini bulmak için kullanılır. Şimdi soru ortaya çıkıyor, veri biliminde optimizasyonun önemi nedir? Optimizasyon yöntemleri ve algoritmaları , tanımlanan problem için en iyi çözümü bulmaya çalışır.Makine öğreniminde, en iyi “hiperparametreleri” bulmak için optimizasyon yöntemleri kullanılır. Başka bir deyişle, bu yöntemler modelin performansını iyileştirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, veri bilimi alanıyla ilgilenen kişiler, en iyi sonuçları elde etmek için modelleri optimize etme yöntemlerine aşina olmalı ve bunları problemlerinin uygulanmasında kullanmalıdır. Aşağıda veri bilimi alanının programlama dilleri ele alınacaktır.

Veri bilimi programlama dilleri

En önemli gerekli becerilerin tanımında, veri biliminin ne olduğunu öğrendikten sonra, programlamanın bu alanın temel ön koşullarından biri olduğu söylenebilir.

Yazılım geliştiricilerin aksine, veri bilimi alanında çalışan kişilerin derinlemesine programlama bilgisine ihtiyacı yoktur. Yani bu kişilerin bu alandaki programlama dillerine ve temiz program kodlarının nasıl yazılacağına dair temel bilgiye sahip olmaları yeterlidir. Aşağıda veri bilimi alanındaki en önemli programlama dillerinden bahsedilmektedir.

Python ile Veri Bilimi Nedir?

Python programlama dili, veri bilimi alanında en yaygın dillerden biri olarak kabul edilir. Python’un farklı alanlarda birçok kütüphaneye sahip olması nedeniyle veri bilimi projelerinin tüm aşamalarında bu dil kullanılabilir.Python programlama dili, genel amaçlı bir dil olarak bilinir ve nesne yönelimini destekler . Ayrıca, programlamaya yeni başlayanlar için bu dili öğrenmesi kolaydır.

Veri bilimi alanında aktif olan kişiler, büyük verileri işlemek, verileri görselleştirmek, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini eğitmek ve modellerin performansını değerlendirmek için güçlü ve açık kaynaklı Python kitaplıklarını kullanabilir.

Veri bilimi alanındaki en önemli Python dil kitaplıkları şunlardır:

Numpy kitaplığı
pandalar
Matplotlib kitaplığı
PyTorch
Keras kitaplığı
tensör akışı
Scikit Learn kitaplığı
Deniz doğumlu

Veri biliminde R programlama dilinin uygulaması nedir?

Açık kaynak kodlu dillerden biri olan R programlama dili Veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişilerin problemlerin istatistiksel analizi için kullandıkları açık kaynaktır . Python’dan sonra veri bilimi alanında en yaygın kullanılan programlama dilinin R olduğu söylenebilir.Bu dil raporlama, görselleştirme, istatistiksel modeller uygulama ve makine öğrenimi için çeşitli araçlara sahiptir ve birçok araştırmacı ve öğrenci bunu bilimsel araştırmaları için kullanır.

Veri biliminde SQL dilinin uygulanması

Veri bilimi alanındaki bir diğer önemli dil ise diğer programlama dillerine göre çok karmaşık olmayan SQL dilidir ancak veri bilimi alanında çalışmaya niyetli kişilerin bu dil ile çalışma becerisini öğrenmesi gerekmektedir.SQL dili, ilişkisel veritabanlarını ve sorgu verilerini yönetmek için kullanılır. Bu dil ile veri tabanı verilerine ulaşılabilmekte ve veri ekleme, güncelleme ve silme gibi işlemler yapılabilmektedir.

Veri Biliminde Excel Uygulaması

Excel ile çalışma yeteneğine sahip olmak, veri bilimi için başka bir ön koşul beceridir. Bu programı kullanarak veriler üzerinde çeşitli işlemler yapabilir ve bunları analiz edebilirsiniz. Ayrıca bu program, kullanıcıların verilerinin farklı grafiklerini oluşturmasına ve ham verilerini tablo biçiminde kaydetmesine olanak tanır. Bu program, kolayca kullanılabilecek çeşitli hesaplama işlevlerine sahiptir.

Veri bilimi teknik becerileri

Veri bilimi alanıyla ilgilenenler, matematik, istatistik ve programlamayı içeren bu alanın ön koşullarına ek olarak, veri biliminin temel kavramlarına ve önemli araçlarına aşina olmalıdır. Aşağıdaki makalede, en önemli gerekli veri bilimi araçları tartışılacaktır.

Veri Biliminde Hadoop Uygulaması

Veri bilimi alanında aktif olan kişiler, büyük verilerle uğraşırlar. Bilgisayar sistemlerinin bu miktarda veriyi işlemek için yeterli belleği yoktur. Böyle bir sorunu çözmek için, Hadoop gibi bir araç kullanılır , bu araç sayesinde veriler bölünebilir ve filtreleme gibi çeşitli işlemleri işlemek ve gerçekleştirmek için birkaç farklı sunucuya gönderilebilir.Hadoop, “Dağıtılmış Hesaplama” adı verilen bir konsepte dayalı olarak tasarlandığından, birçok şirket ve kuruluş, veri bilimi alanında Pig, Hive ve MapReduce gibi dağıtık hesaplamanın temel kavramlarına aşina olan kişileri işe almayı tercih ediyor.

Apache Spark’ın veri bilimi alanında uygulanması

“Apache Spark” (Apache Spark) , “Büyük Veri | Sis verileri “büyük veri” dir . Hadoop, verileri diskten okur ve sonuçları diskte saklar.Bunun aksine, Apache Spark, bu tür işlemleri gerçekleştirmek için sistemin “Önbelleğini” kullanır ve bu, bu çerçeveyi kullanarak iş yapma hızını Hadoop’tan çok daha hızlı hale getirir. Apache Spark, yapılandırılmamış, büyük ve karmaşık verilerle çalışmak için kullanılabilir.

Veri bilimi alanında veri görselleştirme araçlarını kullanma

Kurumlarda ve şirketlerde günlük olarak büyük miktarda veri üretildiğinden, verileri analiz etmek ve bunlardan değerli bilgiler çıkarmak için verilerin anlaşılır bir formatta sunulması gerekmektedir. Bu amaçla görselleştirme araçları kullanılabilir ve veriler grafik, tablo ve haritalar şeklinde görüntülenebilir.

Veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişiler, bu yönde çeşitli araçlar kullanabilirler ve bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

tablo
Çartist
Jüpiter
bilgi
ggplot kitaplığı
Matplotlib kitaplığı

Veri bilimi alanında makine öğreniminin uygulanması

“Veri bilimi nedir” sorusuna yanıt olarak, veri biliminin verileri analiz etmek ve kalıplarını belirlemek için kullanıldığını açıkladık. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak, veri analizi için en iyi yöntemdir ve veri bilimi profesyonellerinin, projelerini yürütmek için makine öğrenimi yöntemlerine ve modellerine aşina olmaları gerekir. Veri bilimi uygulayıcılarının ilgilendiği önemli makine öğrenimi konularından bazıları aşağıda listelenmiştir:

Tavsiye motorları “Öneri Motorları”
Karşıt Öğrenme
“Takviyeli Öğrenme”
“Doğal Dil İşleme” (Doğal Dil İşleme | NLP)
“Aykırı Değer Tespiti”
“Zaman serisi analizi”
“Bilgisayar görüşü”
Spark, Mahout ve Azure ML Studio’yu tanıma

Veri biliminde yapılandırılmamış verilerle çalışma

Veri bilimi nedir sorusuna cevap verdiğimiz bu yazımızın ilk bölümünde veri bilimi projelerinde kullanılan verilerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olabileceğine dikkat çekmiştik.Günümüzde sosyal medya ve internetin yaygınlaşmasıyla birlikte yapılandırılmamış verilerin hacmi, yapılandırılmış verilerden daha fazladır ve veri bilimi aktivistleri bu kaynakları kullanarak bu tür verileri hazırlayabilir ve bunları video, ses, görüntü ve metin şeklinde hazırlayabilir. Dolayısıyla veri bilimi alanındaki veriler, veritabanı tablolarında depolanan verilerle sınırlı değildir ve bu alandaki uzmanların, yapay zeka modellerinin eğitimi için yapılandırılmamış veri hazırlama yöntemlerine aşina olması gerekir.

Aşağıda, veri bilimi iş pozisyonu için gerekli olan teknik olmayan beceriler tartışılmaktadır.

Teknik olmayan veri bilimi becerileri

Veri bilimi alanında çalışan kişilerin bu iş pozisyonunda başarılı olabilmeleri için teknik becerilerin yanı sıra bu alanda ihtiyaç duyulan teknik olmayan becerilere de sahip olmaları gerekir. Aşağıda, veri bilimi alanı için gerekli olan en önemli sosyal beceriler açıklanacaktır.

Veri bilimi alanında iş anlayışına sahip olmak

Veri biliminin amacı iş problemlerini çözmektir. Veri bilimi alanında aktif olan kişiler, endüstri alanına aşina olmalı ve bununla ilgili sorunları ve zorlukları ve çözümlerin sorunlara etkisini bilmelidir. Ayrıca, iş bilgisine sahip bu kişiler, verileri farklı açılardan analiz edebilir ve önemli bilgilerini makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanabilir.

Yönetim ilkeleri becerilerinin güçlendirilmesi

Veri bilimi, ekip çalışması becerileri ve başkalarıyla etkili iletişim gerektiren işlerden biridir. Bu alanda çalışan kişiler, nihayet işletmeye uygun bir ürün sağlamak için ürün yöneticileri, tasarımcılar, geliştiriciler ve müşteriler gibi farklı ekip üyeleriyle işbirliği yapabilmelidir. Proje hedeflerinin ilerlemesini yönetmek ve farklı ekipler arasında koordinasyon oluşturmak, Veri Bilimi iş pozisyonunun önemli sorumluluklarından biri olarak tanımlanmaktadır.

İletişim becerisi

Veri bilimi alanında çalışan kişiler, teknik operasyonlarını satış müdürleri, operasyon ve pazarlama alanında aktif kişiler ve hatta müşteriler gibi diğer kişilere açık ve etkili bir şekilde anlatabilmelidir.Bu kişiler, veri bilimi alanında özel ve teknik bilgiye sahip olmayabilir. Bu şekilde iletişim becerileri, veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişilerin kendi içlerinde güçlendirmesi gereken bir diğer “sosyal beceriler” olarak kabul edilir.

Veri biliminin kullanım alanları nelerdir?

Veri bilimi, yapay zekanın geleceği olarak bilinir . Bu alanın uygulaması son yıllarda insan hayatında önemli ölçüde arttı ve veriler kuruluşların önemli bir varlığı olarak kabul edildiğinden, gelecekte bu alanın geliştirilmesine yönelik büyük yatırımlar göreceğiz. Bu bölümde veri bilimi nedir sorusunun cevabını tamamlamak adına çeşitli araştırma ve projelerdeki güncel uygulamalarına işaret ettik, bu uygulamalardan en önemlilerinden bazılarına aşağıdaki listede değinildi:

Arama motorlarında veri bilimini kullanma
Veri biliminin ulaşım endüstrisinde uygulanması
E-ticarette veri biliminin rolü
Tıp alanında veri biliminin kullanımı
Görüntü tanımada veri biliminin uygulanması
Bilgisayar oyunları yapımında veri biliminin rolü
Doğal dil işlemede veri bilimini kullanma

Aşağıda, yukarıda belirtilen alanların her birinde veri biliminin uygulaması açıklanacaktır.

Arama motorlarında veri biliminin uygulanması

Veri bilimine dayalı en yaygın kullanılan araçlardan biri arama motorlarıdır. İnternet kullanıcıları anahtar kelimelerini aramak için Google, Yahoo ve Safari gibi farklı arama motorlarını kullanırlar.

Veri bilimi yöntemleri uygulanarak, aranan anahtar kelimelerle daha alakalı olan siteler, arama motoru sonuçlarında ilk sıralara yerleştirilecektir. Yani veri bilimi yöntemleri yardımıyla en çok ziyaretçi alan siteler arama motorlarında ilk sayfalarda gösterilebilir.

Veri biliminin ulaşım endüstrisinde kullanımı

Son yıllarda sürücüsüz araba tasarlama ve üretme alanında çok ilerleme kaydettik. Bu makineler, girdi verilerini sensörler aracılığıyla alan, analiz eden ve hareket halindeyken kararlar veren veri bilimi yöntemleri kullanılarak tasarlanmıştır.Örneğin veri bilimi modelleri, girdi verilerini analiz ederek otoyollarda, işlek caddelerde ve dar yollarda hız sınırlarını tespit eder ve trafik hacmi, çıkmaz yollar ve kısa mesafeler gibi çeşitli koşullara dayalı olarak hangi rotanın izleneceğine karar verir.

E-ticarette veri biliminin uygulanması

Amazon ve Flipkart gibi büyük şirketler, satışlarını ve hizmetlerini artırmak için e-ticaret alanında veri bilimini kullandılar. E-ticaret alanında kullanılan sistemler, web sitesi müşterilerinin daha önceki arama ve satın alma işlemlerine dayalı olarak hedef kitleye benzer ve beğenilen ürünleri önerir.

Tıp alanında veri biliminin uygulanması

Tıp, yapay zeka alanındaki araştırmaların ilerlemesi ve yaygınlaşması ve özellikle veri biliminin ortaya çıkmasıyla etkili değişimlere uğrayan en önemli alanlardan biridir.Tıp uzmanları, hastalıkları teşhis etmek ve hastaları tedavi etmenin en iyi yolunu önermek için veri bilimine dayalı araçları ve sistemleri kullanabilir. Veri biliminin uygulaması, en önemlilerinden bazıları aşağıda sıralanan tıbbın çeşitli yönlerinde görülebilir:

Tüm tümör türlerinin teşhisi
Bağımlılık teşhisi
Tıbbi görüntülerin analizi
Sanal tıbbi robotlar
Genetik ile ilgili araştırma

Veri bilimi ve görüntü tanıma

Görüntü işlemede veri bilimi yöntemleri de kullanılmaktadır . Facebook ve Instagram, görüntüleri tanımak için veri bilimi ve makine öğrenimini kullanır.İnsanlar bu sosyal mecralarda bir görsel paylaştığında, bu mecralarda aktif olan akıllı araçlar görselin bileşenlerini tanımlar ve eğer görselde farklı kişilere ait görseller varsa veri bilimi algoritmaları bunları tanımlar ve eğer görseller tanınırsa, Eşleştirme kullanıcıların profil resimleri, yüklenen resim üzerinde kullanıcıların hesap adlarını otomatik olarak etiketler.

Bilgisayar oyunları yapımında veri biliminin uygulanması

Son yıllarda, veri bilimini kullanarak bilgisayar oyunları yapmaya yönelik büyük yatırımlar gördük. Bu alanda faaliyet gösteren profesyoneller, yapay zeka yöntemlerini ve özellikle veri bilimini kullanarak oyun içerisinde, oyuncunun (kullanıcının) çalışma şekline göre deneyim ve beceri kazanabilen ve oyun içerisinde oyuncu ile rekabet eden karakterler tasarlamışlardır. Yapmak Bu sayede bilgisayar oyunlarının rutini, önceki nesil oyunların aksine sabit ve tekrarlayıcı değildir.

Veri biliminin doğal dil işlemede uygulanması

Veri biliminin bir diğer önemli ve yaygın uygulaması, insanın doğal dil işleme alanıdır. Veri bilimi algoritmaları ve yöntemleri kullanılarak doğal dil analizi yapılabilir ve veri bilimi sistemleri ve akıllı araçlar kullanılarak insan dili ile ilgili birçok görev otomatik olarak yapılabilir.Örneğin, veri bilimini kullanarak dil kalıplarının ve cümlelerinin otomatik olarak tamamlanmasına atıfta bulunabiliriz. Bu kullanım, arama motorlarında ve e-postalarda görülebilir. İnsanlar Google gibi arama motorlarına istedikleri anahtar kelimeyi yazdıklarında, anahtar kelimeleri yazarken Google motoru, metni tamamlamak için kullanıcının metnine ilgili kelime öbekleri sunar. Ayrıca, bir e-postaya metin yazdığınızda akıllı veri bilimi aracı, kullanıcının cümleyi doğru ve otomatik olarak tamamlayabilmesi için kullanıcıya geçerli cümleyi tamamlaması için ifadeler gösterecektir.

Veri bilimi ile makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki fark nedir?

Birçok kişiye göre yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi kavramları benzerdir ve yanlışlıkla bu terimleri birbirinin yerine kullanırlar. Bilgi teknolojisinin bu üç alanının birçok ortak konusu olmasına rağmen. Ancak bu alanların her birinin farklı kavramları, amaçları, yöntemleri ve yaklaşımları vardır. Bu bölümün devamında veri bilimi ile makine öğrenimi arasındaki farkı ve bu iki alan ile yapay zeka arasındaki farkı netleştirmek ve ne sorusunun cevabının daha iyi anlaşılmasına yardımcı olmak için bu üç alanın her biri hakkında açıklamalar yapılacaktır. veri bilimidir.

Veri biliminin amaçları

Veri bilimi nedir sorusuna yanıt olarak, veri biliminin ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanıldığını ve bu bilgiler yardımıyla kuruluşların işlerinin ilerleyişi doğrultusunda kararlar alınabileceğini açıkladık. şu bilimi ile yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkı açıklığa kavuşturmak için veri biliminin amaçları aşağıdaki listede özetlenebilir:

Veri biliminin amacı, mevcut verilerden önemli bilgileri çıkarmaya odaklanmaktır.
Veri bilimi, iş sorunlarını belirlemek ve çözmek için kullanılır.
Veri bilimi, büyük hacimli verileri işlemek için de kullanılabilir.
Veri bilimi, istatistik ve olasılık, matematik, büyük veri analizi, makine öğrenimi yöntemleri gibi birkaç farklı alanı içerir.

Makine öğrenimi hedefleri

Makine öğrenimi, yapay zekanın dallarından biridir ve bu alanda sunulan yöntemler, belirli bir görevi otomatik olarak gerçekleştirmek için akıllı araçlar tasarlamak ve oluşturmak için kullanılabilir. Başka bir deyişle, veri bilimi alanında, iş sorunlarını çözmek için seçilen modelleri uygulamak için makine öğrenimi yöntemleri kullanılabilir. Aşağıda, onu veri biliminden ayırmak için makine öğreniminin en önemli hedeflerinden bahsedilmiştir.

Makine öğrenimi, yeni veriler hakkında kararlar almak için geçmiş verileri ve deneyimleri kullanan algoritmalar tasarlamaya odaklanır.
Algoritma öğrenimi üç yaklaşıma dayanır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme.
Yapay zekanın hedefine ulaşmak için makine öğrenimi kullanılır. Başka bir deyişle, akıllı makineler ve araçlar oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.

AI hedefleri

Yapay zekanın amacı, insan gibi akıllı davranan, yeni konuları öğrenen ve insan müdahalesine ihtiyaç duymadan girdi bilgilerini analiz ederek karar veren akıllı makineler ve sistemler oluşturmaktır.Genel olarak yapay zekanın makine öğrenmesi ve veri biliminden daha genel bir amaç güttüğü söylenebilir ve yapay zekanın amaçlarına ulaşmak için alt dalları olan makine öğrenmesi ve veri biliminden yararlanılabilir.

Veri bilimi öğrenme kaynakları

Veri bilimi öğrenmeye ilgi duyan ve bu alanla ilgili bir iş pozisyonuna ulaşmayı planlayan kişiler, yüz yüze ve yüz yüze olmayan çeşitli eğitim kaynaklarından yararlanabilirler.

En kapsamlı çevrimiçi veri bilimi eğitim platformlarından biri, Faradars eğitim sitesinde sağlanmaktadır. Veri bilimi öğrenme yol haritasına göre ilerlemek ve bu alanda teorik bilgilerini ve teknik becerilerini güçlendirmek isteyenler bu kurslara katılabilir. Faradras sitesindeki eğitim kursları, farklı beceri düzeylerine sahip farklı kişiler için uygundur. Yani acemiler ve uzmanlar ihtiyaç duydukları eğitim kurslarını bu eğitim platformunda bulabilir ve bu alandaki bilgilerini artırabilir.

Bu bölümde, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar veri bilimi öğrenme yol haritasına dikkat çekmeyi ve bu seviyelerin her birinin ihtiyaç duyduğu en önemli eğitim kaynaklarından bazılarını ilgilenenlere tanıtmayı amaçlıyoruz.

Veri bilimi alanına yeni başlayanlar, ilk adımda veri bilimcisi olma eğitim kursuna katılarak, bu alanın bilimsel ve çalışma ortamını yakından tanıyabilir ve veri bilimcisi olup olamayacakları sorusuna cevap verebilirler. geleceği ve böyle olup olmadığı En sevdikleri meslek nedir? Bu eğitime katılım ücretsiz olup, veri bilimi alanı ile ilgili genel konular ve bilgisayar alanının bu dalına ilişkin iş olanakları ele alınmaktadır.

Programlama becerilerini öğrenmek, veri biliminin kariyer yolundaki en önemli ve ilk adımlardan biridir. Bu yazının önceki bölümlerinde Python ve R’nin veri bilimi alanında en önemli diller olarak bilindiğinden ve bu dillerin araçları ve kütüphaneleri ile farklı türde makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinden bahsedilmişti. sorunları çözmek için uygulanabilir. Faraders sitesinde, yeni başlayanlar ve profesyonellerin ihtiyaçlarına göre bu serinin farklı kurslarına katılabilmeleri için bir dizi Python programlama kursu verilmiştir.

Çözüm

Veri bilimi, günümüzde bilgi teknolojisinin önemli alanlarından biri olarak kabul edilen yapay zekanın dallarından biridir. Son yıllarda kurum ve şirketlerin veri dijitalleştirmeye ağırlık vermesinden bu yana, veri bilimi alanı ile ilgili çeşitli iş pozisyonları tanımlanmış olup, veri odaklı işlerle ilgilenen kişilerin gerekli teknik ve non-non-güçlendirilerek bu iş pozisyonlarına dahil edilebilmesi sağlanmıştır. teknik beceriler. kullanılabilir

Bu yazımızda veri bilimi alanı nedir ve bu alana girmek için ihtiyacımız olan temel ön koşullar nelerdir sorusunu yanıtladık. Ayrıca yeni başlayanların bu alandaki iş rutini ve sorumlulukları hakkında bilgi sahibi olması için veri bilimi tabanlı projeler yapmanın adımları da bu yazıda anlatılmıştır. Yazının sonunda veri biliminin insan yaşamının çeşitli alanlarındaki çeşitli uygulamalarını tanıtmanın yanı sıra, bu alana ilgi duyan kişilerin veri biliminin güvenilir kaynaklarını tanıması için veri bilimi alanında bazı özel kurslara değindik. bu alanda öğrenme

blog posts