Giriş:
Veri bilimi, yirmi birinci yüzyılın dönüştürücü bir teknolojisine dönüştü. İyi ücretli ve zorlu bir meslek olduğu için birçok kişi veri bilimcisi olmayı arzuluyor. Ham verilerin incelenmesi veri biliminin önemli bir parçasıdır. İzlenimler üretmek için verileri çıkarma, değerlendirme, görüntüleme, yönetme ve depolama sürecidir. Bu bakış açıları, işletmelerin bilinçli ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Veri bilimi, hem yapılandırılmamış hem de düzenli verilerin kullanılmasını gerektirir.
Veri biliminin anlamı nedir?
Veri bilimi, ham verilerden iş kararları, stratejik planlama ve çeşitli diğer uygulamalarda kullanılmak üzere anlamlı bilgiler çıkarmak için yenilikçi analitik araçların veya tekniklerin ve bilimsel kavramların uygulanmasıdır.
Veri bilimi; istatistik, yapay zekâ (AI), bilimsel yöntemler ve veri analizi gibi birçok konunun karışımıdır. Veri biliminde, tüm bu alanlar kullanılarak ham verilerden anlamlı veriler elde edilir.
Veri Bilimcisi Kimdir?
Veri bilimi uygulamasını yapan kişiye veri bilimcisi denir.
Veri biliminin perde arkası hikâyesi nedir?
1962'de Amerikalı matematikçi John W. Tukey veri bilimi hedefini ilk kez dile getirdi. 1974'te Peter Naur bunu bilgisayar bilimi için bir ad olarak önerdi.
1980'lerde ve 1990'larda ilk Knowledge Discovery in Databases (KDD) çalıştayı ve International Federation of Classification Societies'in (IFCS) kurulmasıyla veri bilimi önemli ilerlemeler kaydetmeye başladı.
Veri biliminin amacı nedir?
Veri Biliminin temel amacı, veriler içindeki tasarımları ve kalıpları bulmaktır. Verileri incelemek, analiz etmek ve içgörü elde etmek için çeşitli istatistiksel teknikler kullanır. Bir Veri Bilimcisi; veri çıkarma, düzenleme ve ön işleme aşamalarından itibaren verileri dikkatle incelemelidir.
Ardından veriler üzerinden tahminler oluşturma sorumluluğu ona aittir. Bir Veri Bilimcisinin amacı verilerden sonuçlar çıkarmaktır. [1]
Veri bilimi nasıl çalışır?
Verileri inceleme ve bunlara göre hareket etme süreci doğrusal değil yinelemelidir, ancak bir veri modelleme projesi için veri bilimi geliştirmesi genellikle şu şekilde ilerler:
Planlama: planlama aşamasında projeyi tanımlar ve çeşitli yönlerini tartışırız.
Veri modeli oluşturma: Veri bilimcisi, makine öğrenimi modelini oluşturmak için genellikle farklı türde açık kaynak kütüphaneler ve veri araçları kullanır. Bunların yardımıyla veri bilimcisi bir model oluşturur.
Modeli değerlendirme: veri bilimcilerinin, modeli devreye almadan önce farklı yönlerden değerlendirebilmeleri için %100 memnuniyete ve yeterli güvene ihtiyacı vardır.
Modelleri açıklama: Makine öğrenimi modeli çıktılarının temel işleyişini insan diliyle anlatmak her zaman kolay olmamıştır, ancak giderek daha gerekli hale gelmektedir. Veri bilimcileri çalışmalarının otomatikleşmesini ister.
Modeli devreye alma: Eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini ilgili sistemlere aktarmak zorlu ve zaman alıcı bir süreç olabilir. Bu, modellerin ölçeklenebilir ve güvenli API'ler olarak uygulanmasıyla veya veritabanı içi makine öğrenimi modellerinin kullanılmasıyla kolaylaştırılabilir.
Modelleri izleme: Ne yazık ki bir modeli kurmak hikâyenin sonu değildir. Devreye alındıktan sonra modellerin etkili çalıştığından emin olmak için sürekli kontrol edilmesi gerekir.[2]
Veri bilimi hangi avantajları sunar?
- Gerçekten popülerdir.
- Çok Sayıda Pozisyon
- Yüksek Ücretli Bir İş
- Veri bilimi esnek bir bilimdir.
- Veri Bilimi Verileri İyileştirir.
- Veri Bilimcileri büyük saygı görür.
Veri biliminin dezavantajları nelerdir?
- Veri Bilimi belirsiz bir terimdir.
- Veri Biliminin kavranması neredeyse zordur.
- Önemli miktarda alan bilgisi gereklidir.
- Rastgele veriler beklenmedik sonuçlara yol açabilir.
- Veri Gizliliği Sorunu
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Erişim adresi: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Erişim adresi: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
Veri bilimi süreci
- Soruyu iş terimleriyle tanımlayın.
- Verileri toplayın ve temizleyin, genellikle en uzun adımdır.
- Verileri grafikler ve istatistiklerle keşfedin.
- Model: bir makine öğrenimi modeli seçin ve eğitin; bkz. makine öğrenimi nedir.
- Modeli görmediği veriler üzerinde değerlendirin.
- Sonuçların faydalı kalması için devreye alın ve izleyin.
Beceriler ve araçlar
İstatistik, programlama (Python veya R), SQL, veri görselleştirme ve alan bilgisi. Yaygın araçlar arasında pandas, scikit-learn, Jupyter notebook'ları ve BI panoları bulunur.
İş örnekleri
Ürün talebini tahmin etme, potansiyel müşterileri puanlama, sahtekârlığı tespit etme, müşterileri gruplama ve pazarlama getirisini ölçme. Perakendeciler için yapay zekâ analitiği ve talep tahmini hizmetimiz bu yöntemleri satış verilerine uygular.
Kısa yanıtlar
Veri bilimi yapay zekâyla aynı şey midir?
Birbiriyle örtüşürler. Veri bilimi verilerden içgörü çıkarmaya odaklanır; yapay zekâ ise görevleri akıllıca yerine getiren sistemler kurmaya odaklanır. Makine öğrenimi her ikisinin de içinde yer alır.
