Veri bilimi programlama
Veri biliminde programlama çok önemli ve hayati olmasına rağmen, veri bilimi, bilimsel yöntemler, matematik ve istatistik, özel programlama, gelişmiş analitik ve yapay zekanın (AI) birleşimidir. Buna ek olarak, veri bilimi, veri bilimcisinin verilerde saklı olan iş içgörülerini ortaya çıkarmak ve bunları paydaşlara açıklamak için kullanması gereken raporları bile içerir. Başka bir deyişle, veri bilimi, şirketler ve kuruluşlar tarafından toplanan ve oluşturulan büyük hacimli verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkaran disiplinler arası bir yöntemdir.
Veri bilimi, kalıpları bulmak ve kuruluşların bilinçli kararlar vermesini sağlamak için analiz, işleme, gelişmiş veri analizi ve sonuçların sunumu için “veri hazırlama” gibi şeyleri içerir. Verileri belirli işleme türleri için hazırlayan “Temizleme” ve “Veri Manipülasyonu” gibi işlemlere “Veri Hazırlama” denir.
Veri analizi, algoritmaların, analitiklerin ve yapay zeka modellerinin geliştirilmesini ve kullanılmasını gerektirir. Veri analizi, kalıpları keşfetmek için verileri inceleyen yazılım aracılığıyla yapılır. Bir sonraki adımda, keşfedilen modeller, iş kararlarına yardımcı olan tahminlere dönüştürülür. Bu tahminlerin doğruluğu, bilimsel olarak tasarlanmış testler ve deneylerle değerlendirilmelidir. Sonuçlar, herkesin kalıpları keşfetmesini ve eğilimlerini anlamasını sağlamak için veri görselleştirme araçlarının ustaca kullanımı yoluyla paylaşılmalıdır.
Sonuç olarak, veri bilimcileri olarak da bilinen veri bilimcileri, tipik bir veri analistinden daha fazla bilgisayar bilimi ve bilimsel beceri gerektirir. Bir veri bilimcisi şunları yapabilmelidir:
Matematik, istatistik ve bilimsel yöntemleri uygulamalıdırlar.
Verileri değerlendirmek ve hazırlamak için çok çeşitli araç ve teknikleri kullanmaları gerekir. Bu araç ve teknikler, SQL’den veri madenciliği ve veri entegrasyon yöntemlerine kadar uzanır.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri dahil olmak üzere tahmine dayalı analitik ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak verilerden içgörüler çıkarın.
Veri işlemeyi ve hesaplamaları otomatikleştiren uygulamalar yazın.
Açıklayıcı raporların sunumu ve gösterimi yoluyla herhangi bir teknik bilgi ve anlayış düzeyindeki karar vericilere ve paydaşlara tahmin sonuçlarının anlamını net bir şekilde iletin.
Sonuçların iş sorunlarını çözmek için nasıl kullanılacağını açıklayın.
Veri bilimi, istisnai ve benzersiz becerilerin bir birleşimidir. Bu nedenle günümüz dünyasında veri bilimi uzmanlarına yoğun talep var.
Veri bilimi programlama dillerinin türleri
Alanında çalışmak için bir programcının ustalaşması gereken birçok araç ve programlama dili vardır. Veri bilimcileri, modeller oluşturmak için kod yazabilmeli ve çalıştırabilmelidir. Veri bilimi için üç ana programlama dili Python, R ve Matlab’dır. SQL, Spark, Cloud, Amazon Web Services, “JavaTensorFlow”, Hadoop ve SAS bilgisine sahip olmak veri bilimi alanında aranan beceriler arasındadır. Java, JavaScript, Scala ve diğerleri gibi diğer programlama dillerine aşinalık da veri biliminde faydalı olabilir. Veri bilimi uzmanlarına göre, yerleşik istatistiksel, makine öğrenimi ve grafik yeteneklerini destekleyen veya içeren açık kaynak araçları, alandaki en popüler programlama dilleri ve araçlarıdır. Aşağıda veri bilimindeki üç ana ve anahtar programlama dili tanıtılmaktadır.
Python programlama dili
Python, kodları oldukça okunabilir olan genel amaçlı, nesne yönelimli ve üst düzey bir programlama dilidir. , veri bilimi uygulamalarını desteklemek için birkaç kütüphaneye sahiptir ve veri bilimi için en iyi programlama dillerinden biri olarak kabul edilir. Matematik, istatistik ve bilimsel uygulamalarda kullanım için benzersiz yeteneklere sahiptir.
R programlama dili
R, istatistiksel ve grafiksel hesaplama geliştirmek için açık kaynaklı bir programlama dilidir. Bu dil aynı zamanda veri bilimi uzmanları arasında en popüler programlama dillerinden biridir. R, veri temizleme ve hazırlama, görselleştirme, eğitim ve makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının değerlendirilmesi için çok çeşitli kitaplıklar ve araçlar sağlar. Ayrıca, bu programlama dili bilim adamları ve veri bilimi araştırmacıları arasında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Maltab yazılımı
Matlab yazılımı, matematiksel bilgileri işlemek için çok paradigmalı bir sayısal hesaplama ortamıdır. MATLAB, matris fonksiyonlarının, algoritmaların ve veri modellemenin uygulanmasını kolaylaştıran açık kaynaklı bir yazılımdır. Veri biliminde, sinir ağlarını ve “bulanık mantığı” simüle etmek için MATLAB programlama kullanılır. MATLAB grafik kitaplıklarını kullanarak güçlü görselleştirme uygulayabilirsiniz. Ayrıca MATLAB, görüntü işleme ve sinyal işlemede de kullanılmaktadır. Bu özellikler, MATLAB’ı veri bilimcilerin veri temizleme ve analizden daha gelişmiş derin öğrenme algoritmalarına kadar her şeyi çözmeleri için çok yönlü bir araç haline getirir.