blog posts

Veri bilimi nedir?

Günümüzde veriler kuruluşların ve şirketlerin temel varlıklarından biri olarak kabul edilmekte ve onlardan elde edilen bilgiler yardımıyla yöneticiler, işletme kârlılığını artıracak çok önemli kararlar alabilmektedir. Böyle bir hedefe veri bilimi alanının kavramları 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 çalışılan veriler ham veri, yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri olabilir. Veri bilimi, algoritmalar, teknolojiler ve farklı bilimsel yöntemler yardımıyla farklı veri türlerinden değerli bilgiler elde etme olanağı sağlar.

Sonraki makalede veri bilimi alanının ortaya çıkış nedenleri hakkında açıklamalar yapıldıktan sonra “veri bilimi nedir” sorusuna daha net cevap verebilmek adına veri bilimi projelerini hayata geçirme adımları ele alınacaktır.

Veri biliminin ortaya çıkmasının nedeni nedir?

Birkaç yıl öncesine kadar kuruluşlar, verilerini Excel gibi araçlarla yapılandırılmış bir formatta saklıyor ve bunları işlemek için İş Zekası araçlarını kullanıyordu .

Geçmişten farklı olarak mevcut veriler çok büyük bir hacme sahip ve çoğu verinin yapısı yapılandırılmamış. Bu veriler finansal günlükler, metin dosyaları, multimedya formları ve çeşitli yazılımlar gibi çeşitli kaynaklardan toplanmaktadır. Bu kadar büyük miktarda veriyi farklı yapılara işlemek için basit iş zekası araçları kullanılamaz. Bu nedenle büyük miktarda veriyi yönetmek, işlemek ve analiz etmek organizasyonların temel zorluklarından biri olarak görülüyordu.

Böyle bir zorluğun üstesinden gelebilmek için ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için verimli, karmaşık ve güçlü yöntem ve teknolojilerin kullanılması gerekiyordu ve bu da veri bilimi alanının ortaya çıkmasının nedeniydi. Veri bilimi alanının oluşumundaki diğer nedenleri aşağıda inceleyebiliriz:

• Organizasyonel veriler, organizasyonun çeşitli faaliyetlerinin geçmişini gösterir. Veri bilimi alanında sunulan modeller kullanılarak yöneticilerin daha karlı olabilmek adına kararlar alabilmesi için bu verilerin işlenmesi mümkündür. Örneğin, ürünlerin satış geçmişi, müşteri satın alma geçmişi, müşterilerin bireysel özellikleri ve ürün satışlarıyla ilgili diğer şeyler, veri bilimi modellerini eğitmek için özellikler olarak düşünülebilir, böylece onların yardımıyla müşterilerin beğendiği ve ihtiyaç duyduğu ürünler elde edilebilir. 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 . Derin öğrenme algoritmalarını ve makine öğrenme modellerini kullanan bu tür makineler, alınan verilere göre ne zaman hızlanacağına, ne zaman yavaşlayacağına veya ne zaman duracağına karar verebilir.
• Veri bilimi alanı olayları tahmin etmek için de kullanılabilir. Böyle bir uygulamayı anlamak için hava tahmini örneğini kullanabiliriz. Gemilerden, radarlardan ve uydulardan toplanan veriler, modelleri analiz etmek ve oluşturmak için kullanılır. Oluşturulan model, hava durumunu tahmin etmenin yanı sıra doğal afetlerin oluşumunu da tahmin etmek için kullanılabilir. Yani bu modeller, verileri inceleyerek ve kalıpları belirleyerek doğal olayları tahmin edebiliyor ve bu da insan hayatının kurtarılmasında önemli rol oynuyor.

İlgilenenlerin bu alanı daha detaylı tanıyabilmesi için aşağıda veri bilimi projeleri geliştirmenin temel adımları ele alınacaktır.

Veri biliminin adımları

Veri bilimi nedir sorusunun cevabını anlayabilmek için bu bilimi projeleri geliştirme ve inşa etme ilkelerinin neler olduğunu ve bu alanda faaliyet gösteren kişilerin tanımlananları ilerletmek için hangi adımları atması gerektiğini bu bölümde tartışmak daha doğru olacaktır. projeler.bu biliminin aşamaları aşağıda belirtilen altı adıma ayrılabilir:

1. Sorun bildirimi
2. Veri Hazırlama
3. Veri modelleme
4. Nihai modelin uygun bir bağlamda sunulması
5. Kullanıcılarla iletişim ve projenin nihai teslimi

1. Veri biliminde problem bildirimi nedir?

Sorunun farklı yönlerinin, gereksinimlerin, önceliklerin, insan kaynaklarının ve gerekli bütçe miktarının açıkça tanımlanması gereken sorun bildirimi aşaması, veri biliminin ilk adımı olarak kabul edilir. Örneğin, kuruluşun yöneticisinin önümüzdeki üç ay için mevcut ürünlerin satışlarını tahmin etmeyi planladığını düşünün.

Bunun için öncelikle problemin gereksinimlerini belirlemelisiniz. Örneğin kurumun ihtiyaç duyduğu satış verilerini uygun formatta bulundurmanız ve onlardan gerekli özellikleri çıkarmanız gerekiyor. Bu konuda programlama uzmanlığına sahip farklı kişilerden yardım alabilirsiniz. Ayrıca, verileri hazırlamak ve sorunu uygulamak için en iyi ve en yeni yapay zeka modellerini incelemek için zaman ayrılmalıdır. Bu sayede proje adımlarının zamanlaması problem tanımının en önemli kısımlarından biri olarak kabul edilir.

Ayrıca proje öncelikleri, ekip üyeleri ve belirli yöneticilerle istişarede bulunularak ve proje geliştirme 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 veritabanında veya “veri ambarında” saklanması gerekir.

Farklı kaynaklardan gelen veriler farklı yapılara sahip olabileceğinden, veri toplamak için “Extract, Transform, Load  ETL” araçlarını kullanmak , “Clean | “Verilerin temizlenmesi” , yinelenen verilerin kaldırılması, verilerin birleştirilmesi, tek tip bir formata dönüştürülmesi ve son olarak yapay zeka modellerinin eğitilmesinde kullanılabilmesi için veri ambarında saklanması.

3. Veri biliminde veri modelleme aşaması

Bu adımda mevcut verilere ve tanımlanan probleme göre problem çözme yaklaşımını seçiyoruz. Verilerin etiketleri varsa makine öğrenmesinde “denetimli öğrenme” algoritmaları ve yöntemleri kullanılabilir.

Denetimli öğrenme yaklaşımı “Sınıflandırma” ve “Regresyon” gibi konulara uygundur . Eldeki verilerin etiketlenmemesi durumunda “denetimsiz öğrenme” yaklaşımına sahip yöntemler kullanılabilir. Bu algoritmalar “kümeleme” gibi problemlerin uygulanmasına 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 sunulması gerekiyorsa uygulamalarının da yapılması gerekmektedir.

5. Projenin kullanıcılara son teslimi

Çalışmanın son aşamasında hazırlanan proje, sonuçların gözden geçirilmesi ve belirlenen özelliklere göre model sonuçlarının kabul edilebilir olup olmadığına veya tanımın gösterge ve özelliklerinin revize edilip edilmeyeceğine karar verilmesi için kullanıcıların kullanımına sunulmalıdır. Yapmak Bu aşamada sonuçların daha iyi anlaşılabilmesi 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 gereken bir diğer konu da bu alanın önkoşullarının incelenmesidir. Veri bilimi alanına ilgi duyan kişilerin profesyonel olarak bu alana adım atabilmeleri için bu alanda önemli ve temel becerileri kazanmaları gerekmektedir.

Aşağıda Veri Bilimi önkoşullarının en önemli konularına değinilmiştir:

• Veri bilimiyle ilgili eğitimsel nitelikler
• Matematik ve istatistik konusunda uzmanlık bilgisi
• Veri bilimi alanında profesyonel programlama
• Gerekli teknik veri bilimi becerileri
• Veri bilimi alanında gerekli teknik olmayan beceriler

Aşağıda, veri bilimi ile ilgilenen kişilerin bu alanda gerekli olan becerilere tam olarak aşina olabilmesi için yukarıda belirtilen maddelerin her birinin açıklamasına yer verilmiştir.

Veri bilimi alanıyla ilgili çalışma alanı

bu bilimi alanına adım atmayı düşünüyorsanız üniversite eğitimi hedefinize ulaşmanıza yardımcı olabilir. Veri bilimiyle ilgilenenler bilgisayar bilimi , yapay zeka , yazılım mühendisliği, matematik, istatistik, bilgi teknolojisi, bilgi yönetimi ve diğer ilgili alanlardan birinde eğitim alabilirler.

İran çapındaki üniversitelerde veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliği alanlarındaki trendlerden biri olarak veri bilimi başlığı altında yüksek lisans düzeyinde sunulmaktadır. Bu alanı izleyiciyle buluşturan en önemli üniversitelerden bazıları aşağıda sıralanmıştır:

• Şahid Beheşti Üniversitesi
• Emir Kabir Endüstriyel
• Khwaja Nasiruddin Tusi Teknoloji Üniversitesi
• Allameh Tabatabai
• Tarbiat Modares Üniversitesi
• İsfahan endüstriyel
• Meşhed Firdevsi Üniversitesi
• Kerman Şehit Bahoner
• Yezd Üniversitesi
• Şiraz

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

Ayrıca bu alanlardaki üniversite derslerini alarak veri biliminin aşağıda belirtilen önemli teorik ve pratik kavramları hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz:

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

Daha önce de belirtildiği gibi veri bilimi, kavramları mühendislik, bilgisayar bilimi, matematik ve istatistik, ekonomi ve işletme alanlarının birleşiminden oluşan disiplinlerarası bir alandır. Aşağıdaki görselde bu disiplinlere ait kavramların veri bilimi alanının oluşumundaki kapsamı diyagram halinde gösterilmektedir:

Veri bilimi işleri için çok sayıda başvuru sahibi olduğundan şirketler daha yüksek eğitim seviyesine sahip kişileri işe almayı tercih ediyor. Bu sayede veri bilimi ile ilgili alanlarda yüksek lisans veya doktora derecesine sahip kişilerin bu iş pozisyonunu alma şansı daha fazla oluyor.

Veri bilimi alanında matematik ve istatistik

Veri bilimi alanıyla ilgili bir üniversite alanında eğitim almamış veya üniversite eğitimi almamış ancak bu alana adım atmayı düşünen bazı kişilerin matematik ve istatistik alanındaki bilgilerini geliştirmeleri gerekmektedir. Aşağıda matematiğin ve istatistiğin önkoşul kavramlarından ve veri biliminin olanaklarından bahsedilecektir.

Veri biliminin istatistikleri ve olanakları

İstatistik 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 kriterler
• Makine öğreniminde P-Değeri ve Ki-Kare gibi istatistiksel hipotez testleri
• Bayes teorisi ve olasılık dağılımları

Veri biliminde diferansiyel hesabın uygulanması

Diferansiyel hesap, makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve optimize etmek için kullanılır. Hesaplamayı öğrenmek, makine öğrenimi algoritmalarını anlamanın ilk adımıdır.

Bu dersin konularını kullanarak işlevler ve girdiler arasındaki ilişkileri analiz edebilirsiniz. Makine öğrenimi modelleri aynı zamanda girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkileri belirleyen bir işlev bulmaya çalıştığından, makine öğrenimi algoritmalarını tanımlamak ve tasarlamak için diferansiyel hesaplama kullanılır. Makine öğreniminin yanı sıra, derin öğrenme ve “sinir ağlarının” eğitimi alanında diferansiyel hesaplama kullanılmaktadır . Başka bir deyişle, sinir ağı ağırlıklarının ve model parametrelerinin güncellenmesinde diferansiyel hesap kullanılır.

Doğrusal cebirin veri bilimindeki uygulaması nedir?

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

Veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişilerin aşina olması gereken en önemli doğrusal cebir kavramları aşağıda sıralanmıştır:

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

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

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

Optimizasyon yöntemleri, fonksiyonların çıkış değerini en aza indirmek veya en üst düzeye çıkarmak için fonksiyonlara uygun giriş değerleri bulmak amacıyla kullanılır. Şimdi şu 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 performansının arttırılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle veri bilimi alanına ilgi duyan kişilerin en iyi sonuçları alabilmesi için modelleri optimize etme yöntemlerine aşina olması ve bunları problemlerinin uygulanmasında kullanması gerekmektedir. Aşağıda veri bilimi alanına ait programlama dilleri ele alınacaktır.

Gerekli olan en önemli 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 dilleri hakkında temel bilgiye sahip olmaları ve temiz program kodlarının nasıl yazılacağına dair bilgi sahibi olmaları yeterlidir. Aşağıda veri bilimi alanında en önemli programlama dillerinden bahsedilmektedir.

Python programlama dili, veri bilimi alanında en yaygın dillerden biri olarak kabul edilmektedir. Python’un farklı alanlarda birçok kütüphanesi olması nedeniyle bu dil, veri bilimi projelerinin her aşamasında kullanılabilir.

Python programlama dili genel amaçlı bir dil olarak bilinir ve nesne yönelimini destekler . Ayrıca programlamaya yeni başlayanlar için bu dili öğrenmek 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 kütüphaneleri şunlardır:

• Numpy kütüphanesi
• Pandalar
• Matplotlib kütüphanesi
• PyTorch
• Keras kütüphanesi
• Tensor akışı
• Scikit Learn kütüphanesi
• Denizdoğumu

R programlama dilinin veri bilimindeki uygulaması nedir?

Açık kaynak dillerinden biri olan R programlama dili Veri bilimi alanında aktif olan kişilerin problemlerin istatistiksel analizi için kullandıkları “açık kaynaktır” . Veri bilimi alanında Python’dan sonra en yaygın kullanılan programlama dilinin R olduğu söylenebilir.

Bu dilin raporlama, görselleştirme, istatistiksel modellerin uygulanması ve makine öğrenimi için çeşitli araçları vardır ve birçok araştırmacı ve öğrenci bunu bilimsel araştırmaları için kullanır.

Veri biliminde SQL dilinin uygulanması

Veri bilimi alanında bir diğer önemli dil ise diğer programlama dillerine göre çok karmaşık olmayan SQL dilidir ancak veri bilimi alanında çalışmayı düşünen kişilerin bu dille çalışma becerilerini öğrenmesi gerekmektedir.

İlişkisel veritabanlarını yönetmek ve verileri sorgulamak için SQL dili kullanılır. Bu dil ile veri tabanı verilerine ulaşılabilir ve veri ekleme, güncelleme, silme gibi işlemler gerçekleştirilebilir.

Veri Biliminde Excel Uygulaması

Excel ile çalışma becerisine sahip olmak, veri bilimi için bir başka ön koşul becerisidir. Bu programı kullanarak veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir ve analiz edebilirsiniz. Ayrıca bu program kullanıcılara verilerinin farklı grafiklerini oluşturma ve ham verilerini tablo formatında kaydetme olanağı sağlar. Bu program kolaylıkla kullanılabilecek çeşitli hesaplama fonksiyonlarına sahiptir.

Veri bilimi teknik becerileri

Veri bilimi alanına ilgi duyanların matematik, istatistik ve programlamayı içeren bu alanın önkoşullarına ek olarak veri biliminin temel kavramlarına ve önemli araçlarına aşina olmaları gerekir. Aşağıdaki makalede gerekli olan en önemli veri bilimi araçları tartışılacaktır.

Hadoop’un Veri Biliminde Uygulanması

Veri bilimi alanında aktif olan insanlar devasa verilerle uğraşırlar. Bilgisayar sistemleri bu miktardaki veriyi işleyecek yeterli belleğe sahip değildir. Böyle bir sorunu çözmek için Hadoop gibi bir araç kullanılır ; bunun yardımıyla veriler bölünebilir ve filtreleme gibi çeşitli işlemlerin işlenmesi ve gerçekleştirilmesi için birkaç farklı sunucuya gönderilebilir.

Hadoop “Distributed Computing” adı verilen bir konsept temel alınarak 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 Bu “büyük veri” dir . Hadoop diskteki verileri okur ve sonuçları diskte saklar.

Buna karşılık Apache Spark, bu tür işlemleri gerçekleştirmek için sistemin “Önbelleğini” kullanır, bu da 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

Organizasyonlarda ve şirketlerde günlük olarak büyük miktarda veri üretildiğinden, verilerin analiz edilebilmesi ve bunlardan değerli bilgilerin çıkarılabilmesi için verilerin anlaşılır bir formatta sunulması gerekmektedir. Bu amaçla görselleştirme araçları kullanılabilir ve veriler grafik, çizelge ve harita şeklinde görüntülenebilir.

Veri bilimi alanında aktif olan kişiler bu doğrultuda çeşitli araçlar kullanabilirler, bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• Tablo
• Grafikçi
• Jüpiter
• Bilişler
• ggplot kütüphanesi
• Matplotlib kütüphanesi

Makine öğreniminin veri bilimi alanında uygulanması

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

• Öneri motorları “Öneri Motorlar”
• Çekişmeli Öğrenme
• “Pekiştirmeli Öğrenme”
• “Doğal Dil İşleme” (Doğal Dil İşleme | NLP)
• “Açık 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 veren bu yazımızın ilk bölümünde veri bilimi projelerinde kullanılan verilerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olabileceğine dikkat çektik.

Günümüzde sosyal medya ve internetin yaygınlaşmasıyla birlikte yapılandırılmamış verilerin hacmi, yapılandırılmış verilere göre daha fazladır ve veri bilimi aktivistleri bu kaynakları kullanarak bu tür verileri hazırlayabilir ve bunları video, ses, görüntü ve metin şeklinde hazırlayabilirler. Dolayısıyla veri bilimi alanındaki veriler, veri tabanı tablolarında saklanan verilerle sınırlı değildir ve bu alandaki uzmanların, yapay zeka modellerinin eğitimi için yapılandırılmamış verileri hazırlama yöntemlerine aşina olmaları gerekmektedir.

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 sorunlarını çözmektir. bu bilimi alanında aktif olan kişilerin endüstri alanına aşina olması ve bununla ilgili sorunları, zorlukları ve çözümlerin sorunlara etkisini bilmesi gerekir. Ayrıca, iş bilgisine sahip olan bu kişiler, verileri farklı yönlerden analiz edebilir ve önemli bilgilerini makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanabilirler.

Yönetim ilkeleri becerilerinin güçlendirilmesi

Veri bilimi, ekip çalışması becerileri ve başkalarıyla etkili iletişim gerektiren işlerden biridir. Bu alanda çalışan kişilerin, sonunda işletmeye uygun bir ürün sunabilmek için ürün yöneticileri, tasarımcılar, geliştiriciler ve müşteriler gibi farklı ekip üyeleriyle işbirliği yapabilmeleri gerekir. Proje hedeflerinin ilerlemesini yönetmek ve farklı ekipler arasında koordinasyonu sağlamak, Veri Bilimi iş pozisyonunun önemli sorumluluklarından biri olarak tanımlanıyor.

İletişim becerisi

Veri bilimi alanında çalışan kişilerin teknik operasyonlarını satış yöneticileri, operasyon ve pazarlama alanında faaliyet gösteren kişiler ve hatta müşteriler gibi diğer kişilere açık ve etkili bir şekilde anlatabilmeleri gerekir.

Bu kişiler veri bilimi alanında uzmanlaşmış ve teknik bilgiye sahip olmayabilir. Bu sayede iletişim becerileri, veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişilerin kendilerinde güçlendirmeleri gereken bir diğer “sosyal beceri” olarak değerlendirilmektedir .

Veri bilimi ile ilgili işler

Veri bilimi alanına ilgi duyan kişiler, bu alanın gerektirdiği becerileri güçlendirdikten sonra çeşitli iş fırsatlarında çalışabilirler. Aşağıda bu alanla ilgili işlerden bahsedilmektedir:

• Veri Bilimcisi
• “Veri Analisti”
• Makine öğrenimi uzmanı
• Veri Mühendisi
• İş zekası mühendisi

Aşağıda yukarıda belirtilen işlerin kısa bir tanımını vereceğiz ve her biri için gereken teknik becerilerden bahsedeceğiz.

Veri bilimcisi, çeşitli veri madenciliği araçları, istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi algoritmalarıyla ilgilenen ve bunları ham verilerden değerli ve anlamlı bilgiler çıkarmak ve böylece kuruluşun karar vermesinde etkili olmak için kullanan kişidir . Bir veri bilimcisinin en önemli görevleri şunlardır:

• İşletmenin ihtiyaç duyduğu veri kaynaklarını belirleyin
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması
• Veri ön işleme
• Verileri bir veri ambarında saklayın
• Tahmine dayalı modeller oluşturma
• Teknik raporların hazırlanması
• Sonuçların görselleştirilmesi

Veri bilimci olarak çalışmak isteyen kişilerin çeşitli alanlarda teknik becerilerini geliştirmeleri gerekmektedir. Aşağıdaki listede bir veri bilimcinin ihtiyaç duyduğu en önemli beceriler ele alınmıştır:

• Python, MATLAB ve R gibi veri bilimi programlama dillerine aşinalık
• Kovan
• Domuz
• Apache Kıvılcımı
• Python ve R kütüphaneleri gibi veri görselleştirme araçlarına aşinalık
• Matematiksel ve istatistiksel kavramlara ve veri biliminin olanaklarına aşina

Veri analisti kimdir?

Veri analisti büyük verileri inceler ve verileri modelleyerek veri modellerini ve ilişkilerini tanımlar. Ayrıca önemli kararlar almak ve sorunları çözmek amacıyla verileri analiz etmek için verilerin görselleştirilmesi ve grafiklere dayalı raporların sunulması da veri analistinin diğer görevleri arasındadır.

Gelecekte veri analisti olarak çalışmayı planlayan kişilerin matematik, iş zekası, veri madenciliği ile istatistik ve olasılıklar alanlarındaki bilgilerini geliştirmeleri gerekmektedir. Ayrıca bu kişilerin aşağıda listelenen programlama dilleri ve araçlarına aşina olmaları gerekir:

• MATLAB programlama dili
• Python dili
• SQL dili
• R dili
• Kovan
• Domuz
• excel
• SAS
• Kıvılcım

Makine öğrenimi uzmanı

Makine öğrenmesi uzmanı olarak çalışan bir kişi, bu alandaki regresyon, kümeleme, sınıflandırma, karar ağacı, destek vektör makinesi ve diğer yöntemler gibi farklı makine öğrenmesi algoritmalarına ve yöntemlerine aşinadır ve bunları çeşitli problemleri uygulamak için kullanır.

Bir makine öğrenimi uzmanının sahip olması gereken beceriler aşağıda sıralanmıştır:

• Makine öğrenimi programlama dillerine ve Python, C++ , R ve Java gibi kütüphanelerine hakimiyet
• Hadoop ve Apache Spark’ı tanıma
• Problem çözme becerilerine aşinalık
• Makine öğrenimiyle ilgili matematiksel ve istatistiksel kavramlara ve olanaklara aşinalık

Veri mühendisi kimdir?

Bir veri mühendisinin sorumluluğu, yapay zeka modellerinin analizi ve eğitimi için verileri hazırlamaktır. Yani veri mühendisinin problemin gerektirdiği verileri farklı kaynaklardan toplaması ve veriler üzerinde ön işlemler uyguladıktan sonra bunları tek bir formatta bir veri ambarında saklaması gerekmektedir.

Gelecekte veri mühendisi olarak çalışmak isteyen kişilerin aşağıda listelenen becerilere sahip olması gerekir:

• Veritabanı ve veri ambarı kavramları hakkında derin bilgi
• SQL diline aşina
• Python, C/C++, Java, Perl’e aşina
• MongoDB’ye aşinalık
• Cassandra’yı tanıyorum
• HBase’e aşina
• Apache Spark’a aşinalık
• Hive ve MapReduce’a aşina

İş zekası mühendisi kimdir?

İş zekası uzmanı, kuruluşun önceki verilerini analiz ederek, kuruluşun gelecekteki karlılığını artırabilecek modelleri belirlemeye çalışır. Yani iş zekası mühendisi, yöneticilerin kurumun faaliyetlerini değiştirme ve başarıya doğru ilerleme doğrultusunda kararlar alabilmesi için kurumun önceki verilerinden raporlar çıkarır.

İş zekası mühendisinin, en önemlileri aşağıda belirtilen çeşitli alanlardaki becerilerini arttırması gerekir:

• Veritabanı kavramları
• SQL dili
• Veri ambarı kavramları
• Python programlama dili
• Tableau ve Power BI gibi görselleştirme araçları
• İş zekası ve iş yönetimi kavramlarına aşina

Bu makalenin devamında veri biliminin insan yaşamının farklı yönlerindeki uygulamaları ele alınacaktır.

Veri biliminin kullanım alanları nelerdir?

Veri bilimi yapay zekanın geleceği olarak biliniyor . Bu alanın insan yaşamında kullanımı son yıllarda 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 değiniyoruz, bu uygulamalardan en önemlilerinden bazılarına aşağıdaki listede değiniyoruz:

• Arama motorlarında veri bilimini kullanma
• Veri biliminin ulaştırma sektöründe 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 uygulanması 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 kullanır.

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

Veri biliminin ulaşım sektöründe kullanımı

Son yıllarda sürücüsüz araçların tasarlanması ve üretilmesi alanında büyük ilerlemeler gördük. Bu makineler, sensörler aracılığıyla girdi verilerini alan, analiz eden ve hareket halindeyken karar veren veri bilimi yöntemleri kullanılarak tasarlanmıştır.

Örneğin veri bilimi modelleri, girdi verilerini analiz ederek otoyollardaki, işlek caddelerdeki ve dar yollardaki hız sınırlarını tespit eder ve trafik yoğunluğu, çıkmaz yollar ve kısa mesafeler gibi çeşitli koşullara göre hangi rotanın izleneceğine karar verir.

Veri biliminin e-ticarette uygulanması

Amazon ve Flipkart gibi büyük şirketler, satışlarını ve hizmetlerini artırmak için e-ticaret alanında veri biliminden yararlandılar. E-ticaret alanında kullanılan sistemler, web sitesi müşterilerinin daha önceki arama ve satın alma işlemlerini temel alarak hedef kitleye benzer ve favori ürünleri önerir.

Ayrıca veri biliminin yardımıyla müşteriler en çok satan ürünler ve bunların son indirimleri hakkında bilgi sahibi olabiliyor.

Tıp, yapay zeka alanındaki araştırmaların ilerlemesi, genişlemesi ve özellikle veri biliminin ortaya çıkmasıyla birlikte etkili değişimlere uğrayan en önemli alanlardan biridir.

Tıp uzmanları, hastalıkları teşhis etmek ve hastaları tedavi etmenin en iyi yolunu belirlemek için veri bilimine dayalı araç ve sistemleri kullanabilir. Veri biliminin uygulanması tıbbın çeşitli yönlerinde görülebilir; bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda sıralanmıştır:

• Tüm tümör türlerinin teşhisi
• Bağımlılığın teşhisi
• Tıbbi görüntülerin analizi
• Sanal tıbbi robotlar
• Genetik ile ilgili araştırmalar

Veri bilimi ve görüntü tanıma

Görüntü işlemede veri bilimi yöntemleri de kullanılmaktadır . Facebook ve Instagram, görüntüleri tanımak için veri bilimini ve makine öğrenimini kullanıyor.

İnsanlar bu sosyal medyada bir görsel paylaştığında, bu mecralarda aktif olan akıllı araçlar görselin bileşenlerini tespit ediyor ve görselde farklı kişilere ait görseller varsa veri bilimi algoritmaları bunları tespit ediyor ve eğer görseller tanınıyorsa eşleşecek. kullanıcıların profil resimleri, yüklenen resmin üzerine kullanıcıların hesap adlarını otomatik olarak etiketler.

Veri biliminin bilgisayar oyunları yapımında uygulanması

Son yıllarda veri bilimini kullanarak bilgisayar oyunları yapımına yönelik büyük yatırımlar görüyoruz. Bu alanda faaliyet gösteren profesyoneller, yapay zeka yöntemlerini ve özellikle veri bilimini kullanarak, oyun sırasında deneyim ve beceri kazanabilecek, oyuncunun (kullanıcının) çalışma şekline göre oyundaki karakterleri tasarlamış ve oyun içerisinde oyuncu ile rekabet edebilmiştir. Yapmak Bu sayede bilgisayar oyunlarının rutini önceki nesil oyunlardan farklı olarak sabit ve tekrarlı değildir.

Veri biliminin doğal dil işlemede uygulanması

Veri biliminin bir diğer önemli ve yaygın uygulaması ise insanın doğal dil işleme alanıdır. bu bilimi algoritmaları ve yöntemleri kullanılarak doğal dil analizleri yapılabilmekte ve insan diline ilişkin birçok görev, veri bilimi sistemleri ve akıllı araçlar kullanılarak otomatik olarak yapılabilmektedir.

Örneğin dildeki ifadelerin ve cümlelerin veri bilimi kullanılarak otomatik olarak tamamlanmasından bahsedebiliriz. Bu kullanım arama motorlarında ve e-postalarda görülebilir. İnsanlar Google gibi arama motorlarında istedikleri anahtar kelimeyi yazarken, anahtar kelimeleri yazarken Google motoru, metni tamamlamak için kullanıcıya metinle ilgili ifadeler sunmaktadır. Ayrıca, bir e-postaya metin yazdığınızda, akıllı veri bilimi aracı, kullanıcının cümleyi doğru ve otomatik olarak tamamlayabilmesi için kullanıcıya mevcut cümleyi tamamlaması gereken ifadeleri gösterecektir.

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

Birçok kişiye göre yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri bilimi kavramları birbirine benzer ve yanlışlıkla bu terimleri birbirinin yerine kullanıyorlar. Her ne kadar bilgi teknolojisinin bu üç alanı birçok ortak konuya sahip olsa da. Ancak bu alanların her birinin farklı kavramları, hedefleri, 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 anlama gelir sorusunun cevabını daha iyi anlamaya yardımcı olmak için bu üç alanın her biri hakkında açıklamalar verilecektir. veri bilimidir.

Veri biliminin amaçları

Veri bilimi nedir sorusuna yanıt olarak veri biliminin, ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanıldığını, böylece bu bilgiler yardımıyla kuruluşların işlerinin gidişatına uygun kararlar alınabileceğini anlattık. bu bilimi ile yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkı netleştirmek adına veri biliminin hedefleri aşağıdaki listede özetlenebilir:

• Veri biliminin amacı, mevcut verilerden önemli bilgilerin çıkarılmasına odaklanmaktır.
• Veri bilimi iş sorunlarını tanımlamak ve çözmek için kullanılır.
• Veri bilimi aynı zamanda büyük hacimli verileri işlemek için de kullanılabilir.
• Veri bilimi, istatistik ve olasılık, matematik, büyük veri analizi, makine öğrenmesi yöntemleri gibi birçok 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 modellerin uygulanmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılabilir. Aşağıda makine öğrenmesini veri biliminden ayırmak için 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 öğrenmesi algoritmalarından yararlanılabilir.

Yapay zeka hedefleri

Yapay zekanın amacı, insanlar gibi akıllıca davranan, yeni konuları öğrenen ve insan müdahalesine ihtiyaç duymadan girdi bilgilerini analiz ederek karar veren akıllı makine ve sistemler oluşturmaktır.

Genel olarak yapay zekanın, makine öğrenmesi ve veri biliminden daha genel bir amaç güttüğü ve yapay zekanın hedeflerine ulaşabilmek için onun alt dallarından yani makine öğrenmesi ve veri biliminden yararlanılabileceği söylenebilir.

Veri bilimi öğrenme kaynakları

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

Faradars eğitim sitesinde en kapsamlı çevrimiçi veri bilimi eğitim platformlarından biri sağlanmaktadır. Bu kurslara veri bilimi öğrenme yol haritasına göre ilerlemeyi ve bu alanda teorik bilgi ve teknik becerilerini güçlendirmeyi düşünen kişiler katılabilir. Faradras sitesinin eğitim kursları farklı beceri seviyelerine sahip farklı kişiler için uygundur. Yani acemiler ve uzmanlar ihtiyaç duydukları eğitimleri bu eğitim platformunda bulabilir ve o alandaki bilgilerini arttırabilirler.

Programlama becerilerini öğrenmek, veri biliminin kariyer yolundaki en önemli ve ilk adımlardan biridir. Bu makalenin önceki bölümlerinde Python ve R dilinin veri bilimi alanında en önemli diller olarak bilindiğinden ve bu dillerin araç ve kütüphaneleri ile farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme türlerinden bahsedilmişti. Sorunların çözümüne yönelik modeller uygulanabilir. Faraders sitesinde bir dizi Python programlama kursu verilmiştir, böylece yeni başlayanlar ve profesyoneller ihtiyaçlarına göre bu serinin farklı kurslarına katılabilirler.

Ayrıca R eğitim kursları seti ve RStudio yazılımı, R dili ile programlama becerilerini geliştirmek ve bu dili veri bilimi alanında kullanmak isteyen kişiler için uygundur.

Veri bilimi veya veri bilimi alanını tanıdıktan ve bu alana ait programlama dilini öğrendikten sonra bu alana ilgi duyanların, verinin teorik kavramlarını anlayabilmeleri için makine öğrenimi ile ilgili temel ve ana matematiksel kavramlarla tanışmaları gerekir. bilim modelleri ve bunların Python gibi Master programlama dilleri ile nasıl uygulanacağı. Faradars sitesinde Python’da makine öğrenimi + uygulama için matematik eğitim kursuna katılmak, veri bilimi alanında yeni başlayanların doğrusal cebir ve makine öğrenimi için gerekli istatistik ve olasılıklar alanındaki teknik ve teorik bilgilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Python’da makine öğrenimi ve uygulamaya yönelik eğitim kursu – ikinci bölüm ayrıca her veri bilimcinin sorunları çözmek için uzmanlaşması gereken veri kümeleme yöntemleri, veri boyutluluğunun azaltılması ve özellik seçimi yöntemleriyle ilgili konuları içerir.

Veri bilimcilerin farklı makine öğrenme yöntemlerinin yanı sıra derin öğrenme ve sinir ağları kavramlarına da aşina olması gerekir çünkü birçok problemde, verilere göre sorunu çözmek için derin öğrenme yöntem ve algoritmalarını kullanmak gerekir. sorunun türü. Faradras eğitim platformunda, derin öğrenme alanında, bu alanda yeni olanların Python’da sinir ağlarının adım adım uygulanmasına ilişkin eğitim kursuna katılarak sinir ağlarının nasıl uygulanacağını öğrenebilecekleri çeşitli eğitim kursları bulunmaktadır.

TensorFlow 2 kitaplığıyla derin öğrenmeyi programlamaya yönelik eğitim kursu, Python’daki TensorFlow kitaplığını kullanarak farklı sinir ağlarının nasıl uygulanacağını öğrenmek isteyenler için de uygun olabilir. Bu kütüphane Python dilinde derin öğrenme alanında en önemli kütüphanelerden biri olarak kabul edilmektedir. Tensorflow kütüphanesi ile derin öğrenme programlama konulu eğitim kursunda RNN, CNN ve GAN gibi önemli derin ağların nasıl tasarlanıp oluşturulacağı ve bu modellerin Python programlama dili ile nasıl optimize edileceği anlatılmaktadır.

Ayrıca yapay zeka eğitim kursları seti , çeşitli derin öğrenme modellerinin farklı projeler şeklinde nasıl uygulanacağını öğreten kursları da içerir. Derin öğrenme ve sinir ağları alanında programlama becerilerini geliştirmek isteyen kişiler bu ders koleksiyonuna başvurabilir, ders listesini ve her birinin eğitim başlığını görebilir ve ihtiyaçları doğrultusunda ilgili derse kayıt olabilirler. isim

Çözüm

Veri bilimi, günümüzde bilgi teknolojilerinin önemli alanlarından biri olarak kabul edilen yapay zekanın dallarından biridir. Son yıllardan itibaren kurum ve şirketlerin veri sayısallaştırma konusuna ağırlık vermesiyle birlikte, veri bilimi alanı ile ilgili çeşitli iş pozisyonları tanımlanmış olup, veri odaklı işlerle ilgilenen kişiler gerekli teknik ve teknik olmayan donanımların güçlendirilmesiyle bu işlere dahil edilebilmektedir. teknik beceriler. kullanılacak