Veri Bilimi Nedir? Eksiksiz Bir Kılavuz.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, verilerden yararlı içgörüler elde etmek için alan bilgisi, programlama yetenekleri ve matematik ve istatistik bilgilerini birleştiren bir alandır. Makine öğrenimi algoritmaları, normalde insan zekasına ihtiyaç duyacak işleri yürütebilen yapay zeka (AI) sistemleri oluşturmak için sayılar, metinler, resimler, video, ses ve diğer veriler için kullanılır.

Herhangi bir kuruluş, bir tür veri bilimi ile uğraştığını iddia edebilir, ancak bu ne anlama geliyor? Veri bilimi, eyleme dönüştürülebilir içgörülerin formülasyonu için ham verilerden temiz bilgilerin çıkarılmasına adanmıştır. Alan o kadar hızlı genişliyor ve o kadar çok sektörde devrim yaratıyor ki, yeteneklerini resmi bir tanımla sınırlamak zor, ancak genel olarak veri bilimi, eyleme geçirilebilir içgörülerin formülasyonu için ham verilerden temiz bilgi çıkarmaya adanmıştır.

“Yirmi birinci yüzyılın petrolü” olarak adlandırılan dijital verilerimiz bu alandaki en önemli veridir. Endüstride, bilimde ve günlük hayatımızda hesaplanamaz faydaları vardır. İşe gidip gelmeniz, en yakındaki kahve dükkanı için en son Google aramanız, ne yediğinizle ilgili Instagram yayınınız ve hatta fitness takipçinizin sağlık verilerinin tümü çeşitli veri kümeleriyle alakalıdır.

çeşitli biçimlerde bilim adamları Veri bilimi, bize yeni ürünler getirmekten, çığır açan içgörüler sağlamaktan ve geniş veri göllerini eleyerek, korelasyonları ve eğilimleri arayarak hayatımızı daha rahat hale getirmekten sorumludur.

MUTLAKA OKUYUN: Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Veri Bilimi Becerileri

Bu bölüm 'Veri Bilimi Nedir?' makale, veri biliminin farklı alanlarındaki insanlar tarafından kullanılan beceriler ve araçlar hakkında size bir fikir verir.

Veri Bilimcisi Ne Yapar?

Bir veri bilimcisi, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için iş verilerini inceler. Başka bir deyişle, bir veri bilimcisi, aşağıdakileri içeren bir dizi prosedürü izleyerek iş zorluklarını çözer:

• Sorunu daha iyi anlamak için uygun soruları sorun.
• Şirket verileri, genel veriler vb. dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri edinin.
• Ham verileri işleyin ve analize hazır bir formata dönüştürün.
• Verileri, bir makine öğrenimi algoritması veya istatistiksel bir model olabilecek analitik sisteme besleyin.
• İlgili taraflarla paylaşılacak bulgu ve sonuçları hazırlamak.

Veri Bilimi Nasıl Çalışır?

Veri bilimi, ham verilerin kapsamlı, eksiksiz ve rafine bir görünümünü sağlamak için çok çeşitli disiplinleri ve uzmanlık alanlarını gerektirir.

Karmaşık bilgi yığınlarını verimli bir şekilde elemek ve yalnızca ilerleme ve üretkenliği artırmaya yardımcı olacak en hayati parçaları iletmek için veri bilimcileri, veri mühendisliği, matematik, istatistik, gelişmiş bilgi işlem ve görselleştirmeden her konuda yetenekli olmalıdır.

Algoritmaları ve diğer teknikleri kullanarak modeller oluşturmak ve tahminler yapmak için veri bilimciler, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme alt alanları olmak üzere yapay zekaya büyük ölçüde güvenirler.

Genel olarak, veri bilimi aşağıdakileri içeren beş aşamalı bir yaşam döngüsüne sahiptir:

1. Yakalama: Veri toplama, veri girişi, sinyal alımı ve veri çıkarma, tümü veri yakalama örnekleridir.
2. Bakım: Veri ambarı, veri temizleme, veri hazırlama, veri analizi ve veri mimarisinin tümü korunmalıdır.
3. Süreç: Veri madenciliği, kümeleme/sınıflandırma, veri modelleme ve veri özetleme, sürecin tüm adımlarıdır.
4. İletişim kurun: Veri raporlama, veri görselleştirme, iş zekası ve karar verme, iletilmesi gereken şeylerdir.
5. Analiz Etme: Keşfedici/doğrulayıcı, tahmine dayalı analiz, regresyon, metin madenciliği ve nitel analizlerin tümü analiz örnekleridir.

Beş aşamanın tamamı benzersiz stratejiler, hizmetler ve belirli durumlarda beceri setleri gerektirir.

Veri Bilimi Kullanım Alanları

Veri bilimi, daha önce imkansız olan veya önemli miktarda zaman ve çaba gerektiren bazı büyük hedeflere ulaşmamızı sağlar.

VERİ BİLİMİ NE İÇİN KULLANILABİLİR?

• Anormallikleri tespit etmek (dolandırıcılık, hastalık, suç vb.)
• Karar verme ve otomasyon (arka plan kontrolleri, kredi değerliliği vb.)
• Sınıflandırmalar (bir e-posta sunucusunda bu, e-postaları "önemli" ve "önemsiz" klasörlere ayırmak anlamına gelebilir)
• tahminler (satışlar, gelir ve müşteriyi elde tutma)
• Kalıp tanıma (hava durumu kalıpları, finansal piyasa kalıpları, vb.)
• Takdir (yüz, ses, metin vb.)
• Gözlemler ve öneriler (öğrenilmiş tercihlere dayalı olarak öneri motorları sizi beğenebileceğiniz filmlere, restoranlara ve kitaplara yönlendirebilir)

İşte şirketlerin endüstrilerinde yenilik yapmak, yeni ürünler geliştirmek ve çevrelerindeki ortamı iyileştirmek için veri bilimini nasıl kullandıklarına dair birkaç örnek.

Sağlık hizmeti

Sağlık sektöründe, veri bilimi çeşitli atılımlarla sonuçlanmıştır. Tıp uzmanları, artık EMR'lerden klinik veri tabanlarına ve kişisel fitness izleyicilerine kadar her şey aracılığıyla erişilebilen geniş bir veri ağı sayesinde hastalıkları anlamanın, koruyucu hekimliği uygulamanın, hastalıkları daha hızlı teşhis etmenin ve yeni tedavi seçeneklerini keşfetmenin yeni yollarını keşfediyor.

Sürücüsüz Arabalar

Tahmine dayalı analitik, Tesla, Ford ve Volkswagen tarafından otonom araçların son dönemlerinde kullanılıyor. Bu arabalarda gerçek zamanlı olarak bilgi iletmek için binlerce küçük kamera ve sensör kullanılıyor. Kendi kendini süren arabalar hız sınırlarına uyum sağlayabilir, riskli şerit değişikliklerinden kaçınabilir ve hatta makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik ve veri bilimini kullanarak yolcuları en kısa yolda taşıyabilir.

Lojistik

UPS, hem şirket içinde hem de dağıtım yolları boyunca üretkenliği artırmak için veri analitiğini kullanır. Şirketin Yolda Entegre Optimizasyon ve Navigasyon (ORION) aracı, veri bilimi destekli matematiksel modelleme ve algoritmaları kullanarak hava durumu, trafik, inşaat ve diğer faktörlere dayalı olarak teslimat sürücüleri için optimize edilmiş rotalar oluşturur.

Veri biliminin her yıl lojistik şirketine 39 milyon galon yakıt ve 100 milyondan fazla teslimat mili tasarrufu sağlaması bekleniyor.

Eğlence

Spotify'ın her zaman tam olarak hangi şarkıyı aradığınızı bildiğini hiç merak ettiniz mi? Veya Netflix tam olarak hangi dizileri izlemekten keyif alacağınızı nasıl biliyor? Müzik akışı devi, şu anda veri bilimini kullanmakta olduğunuz müzik türüne veya gruba göre şarkı listelerini dikkatli bir şekilde seçecektir.
Son zamanlarda yemek yapmaya mı başladın? Netflix'in veri toplayıcısı, mutfaktan ilham alma ihtiyacınızı tespit edecek ve geniş kütüphanesinden uygun şovlar önerecektir.

finans

Finans sektörü, makine öğrenimi ve veri bilimi sayesinde milyonlarca dolar ve hesaplanamaz miktarda zaman tasarrufu sağladı. Doğal Dil İşleme (NLP), JP Morgan'ın Sözleşme İstihbaratı (COiN) platformu tarafından yılda yaklaşık 12.000 ticari kredi anlaşmasından hayati verileri işlemek ve çıkarmak için kullanılır.

360.000 saatlik el emeğinin tamamlanması gereken şey, veri bilimi sayesinde artık sadece birkaç saatte tamamlanıyor. Ayrıca Stripe ve PayPal gibi fintech şirketleri, dolandırıcılığı kolayca tespit edip önleyebilen makine öğrenimi yazılımları geliştirmek için veri bilimine aktif olarak yatırım yapıyor.

Siber güvenlik

Herhangi bir sektör veri biliminden yararlanır, ancak siber güvenlik en alakalı olanı olabilir. Uluslararası bir siber güvenlik şirketi olan Kaspersky Lab, her gün 360.000'den fazla yeni kötü amaçlı yazılım örneğini tespit etmek için veri bilimi ve makine öğrenimini kullanır. Veri biliminin gerçek zamanlı olarak yeni siber suç yöntemlerini belirleme ve öğrenme yeteneği, potansiyel güvenlik ve güvenliğimiz için kritik öneme sahiptir.

oyun

Veri bilimi, oyun deneyimini yeni zirvelere çıkaran video ve bilgisayar oyunları oluşturmak için de kullanılıyor.

Çözüm

Gelecek on yılda, veriler şirketler için petrol olacak. Şirketler artık veri bilimi tekniklerini operasyonlarına dahil ederek gelecekteki büyümeyi tahmin edebilir ve potansiyel tehditleri değerlendirebilir. Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, şimdi başlamanın tam zamanı.

“Veri Bilimi Nedir?” konulu bu makale hakkında herhangi bir sorunuz var mı? Eğer öyleyse, lütfen makalenin yorumlar bölümünde yayınlayın. Uzmanlarımız, sorunlarınızı en kısa sürede çözmenize yardımcı olacaktır.