Veri bilimi, bilgili kararlar vermek için kullanılabilecek içgörüler elde etmek amacıyla verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri araştırması, kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tarif etmek için verileri araştırma sürecidir. Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesine imkan tanıdığı olan suni zekanın alt alanıdır. Suni zeka, insan zekası süreçlerinin makineler, bilhassa bilgisayar sistemleri tarafınca simüle edilmesidir.
İşletmeler ve kuruluşlar verilere dayanarak bilgili kararlar alabilmenin kıymetini ayrım ettikçe veri biliminin önemi hızla artıyor. Veri bilimi araçları ve teknolojileri giderek daha kompleks hale geliyor ve işletmelerin verileri toplamasını, çözümleme etmesini ve yorumlamasını kolaylaştırıyor. Veri bilimi uygulamaları esenlik, finans, perakende ve üretim dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif alanlarda kullanılmaktadır.
Veri biliminin geleceği parlak. Giderek daha çok veri elde edildikçe veri bilimcilere olan gerekseme artmaya devam edecek. Veri bilimcileri, işletmelerin ve kuruluşların topladıkları büyük miktardaki verileri anlamlandırmalarına destek olmak açısından mühim olacak.
Veri bilimi iyi mi öğrenilir? Veri bilimini öğrenmenin muhtelif yolları vardır. Çevrimiçi kurslar alabilir, öğrenim kamplarına katılabilir ya da veri bilimi alanında mezuniyet belgesi alabilirsiniz. Ek olarak çevrimiçi olarak veri bilimini öğrenmenize destek olabilecek kitaplar, makaleler ve öğreticiler benzer biçimde muhtelif kaynaklar da bulunmaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular
- Veri bilimi nelerdir?
- Veri keşfi nelerdir?
- Makine öğrenimi nelerdir?
- Suni zeka nelerdir?
- Veri biliminin önemi nelerdir?
- Veri bilimi araçları ve teknolojileri nedir?
- Veri bilimi uygulamaları nedir?
- Veri biliminin geleceği nelerdir?
- Veri bilimi iyi mi öğrenilir?
| Antet | Özellikler |
|---|---|
| Veri Bilimi |
|
| Veri Araştırması |
|
| Makine öğrenme |
|
| Suni zeka |
|
| Görselleştirme |
|
II. Veri Araştırması
Veri araştırması, kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri bulmak için verileri araştırma sürecidir. Bilgiye dayalı kararlar vermek için kullanılabilecek öngörülerin belirlenmesine destek olduğu için veri biliminin mühim bir parçasıdır. Veri araştırması manuel olarak ya da yazılım araçlarının yardımı ile yapılabilir.
Aşağıdakiler dahil, veri araştırması için kullanılabilecek bir takım değişik teknik vardır:
- Görselleştirme
- istatistiksel çözümleme
- Makine öğrenme
Veri araştırmasının amacı, verilerdeki bilgili kararlar vermek için kullanılabilecek kalıpları ve ilişkileri bulmaktır. Veri bilimcileri, verileri keşfederek işletmelerin operasyonlarını iyileştirmelerine ve daha iyi kararlar almalarına destek olabilecek öngörüleri belirleyebilir.
III. Makine öğrenme
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları çoğu zaman etiketli verilerden oluşan büyük veri kümeleri üstünde eğitilir ve ondan sonra yeni veriler üstünde tahminlerde bulunmak ya da kararlar almak için kullanılabilirler. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Naturel dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Konferans tanıma
- Tıbbi teşhis
- Finansal tecim
Makine öğrenimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı yeni ilerlemeler kaydedilmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları güçlendikçe, giderek daha kompleks sorunları sökmek için kullanılıyorlar.
IV. Suni zeka
Suni zeka (AI), bir makinenin insan zekasını simüle etme kabiliyetidir. Suni zeka araştırmaları, organik dil işleme, bilgisayarlı görme ve robot bilimi de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif sorunları sökmek için etken teknikler geliştirmede fazlaca başarı göstermiş olmuştur. Sadece suni zekanın insan düzeyindeki zekaya ulaşabilmesi için hâlâ aşılması ihtiyaç duyulan pek oldukça güçlük var.
Suni zeka araştırmacılarının karşılaşmış olduğu en büyük zorluklardan biri genelleme sorunudur. Suni zeka sistemleri çoğu zaman muayyen sorunları çözmeyi oldukça iyi bir halde öğrenebilir, sadece çoğu zaman bilgilerini yeni sorunlara genelleştirmede güçlük çekerler. Bunun sebebi, suni zeka sistemlerinin çoğu zaman etiketli verilerden oluşan çok önemli veri kümeleri üstünde eğitilmiş olması ve bu veri kümelerinin reel dünyayı temsil etmeyebilmesidir.
Suni zeka araştırmacılarının karşılaşmış olduğu bir öteki güçlük ise sağlamlık sorunudur. Suni zeka sistemleri çoğu zaman kırılgandır ve karşıt örneklerle kolayca kandırılabilir. Karşıt örnekler, bir suni zeka sisteminin yanlış tahminlerde olmasına niçin olabilecek, dikkatle hazırlanmış girdilerdir. Bu, sürücüsüz otomobiller benzer biçimde emniyet açısından eleştiri uygulamalarda kullanılan suni zeka sistemleri için ciddi bir sorundur.
Zorluklara karşın suni zeka araştırmaları süratli bir ilerleme kaydediyor. Son yıllarda suni zeka, organik dil işleme, bilgisayarlı görme ve robot bilimi de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif alanlarda mühim atılımlar gerçekleştirmiş oldu. Bu atılımlar, sürücüsüz otomobiller, sanal asistanlar ve tıbbi teşhis araçları benzer biçimde yeni suni zeka uygulamalarının geliştirilmesine yol açtı.
Suni zekanın geleceği parlak. Suni zeka araştırmaları ilerlemeye devam ettikçe suni zeka sistemleri daha zeki ve kabiliyetli hale gelecektir. Bunun hayatlarımız üstünde büyük bir tesiri olacak; emek verme şeklimizi, öğrenme şeklimizi ve etrafımızdaki dünyayla etkileşimimizi değiştirecek.
V. Veri Biliminin Önemi
Veri bilimi, her büyüklükteki işletme ve kurum üstünde büyük tesiri olan, hızla büyüyen bir alandır. İşletmeler, veri bilimi tekniklerini kullanarak, daha iyi kararlar almalarına, operasyonlarını iyileştirmelerine ve yeni ürün ve hizmetler oluşturmalarına destek olabilecek verilere ilişik içgörüler elde edebilir.
Veri biliminin temel yararlarından bazıları şunlardır:
- İyileştirilmiş karar verme: Veri bilimi, işletmelerin verileriyle alakalı başka türlü haiz olamayacakları içgörüler sunarak daha iyi kararlar almalarına destek olabilir. Bu, kârın artmasına, maliyetlerin azalmasına ve satın alan memnuniyetinin artmasına yol açabilir.
- Artan bereketlilik: Veri bilimi, işletmelerin maliyetleri azaltabilecekleri ya da süreçleri iyileştirebilecekleri alanları belirleyerek verimliliklerini artırmalarına destek olabilir. Sözgelişi veri bilimi, tedarik zincirlerini optimize etmek, satın alan talebini anlamak ve sahtekarlığı saptamak için kullanılabilir.
- Yeni ürün ve hizmet geliştirme: Veri bilimi, işletmelerin yeni pazar fırsatlarını belirleyerek ve satın alan gereksinimlerine ilişik öngörüler sağlayarak yeni ürün ve hizmetler geliştirmesine destek olabilir. Sözgelişi veri bilimi yeni ilaçlar geliştirmek, finansal tecim algoritmalarını geliştirmek ve kişiselleştirilmiş marketing kampanyaları kurmak için kullanılıyor.
Veri bilimi, işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, veri bilimi tekniklerini kullanarak, daha iyi kararlar almalarına, operasyonlarını iyileştirmelerine ve yeni ürün ve hizmetler oluşturmalarına destek olabilecek verilere ilişik içgörüler elde edebilir.
VI. Veri Bilimi Araçları ve Teknolojileri
Veri bilimi hızla gelişen bir alandır ve veri bilimi görevlerini gerçekleştirmek için kullanılan araçlar ve teknolojiler devamlı değişmektedir. En yaygın veri bilimi araçları ve teknolojilerinden bazıları şunlardır:
Verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için kullanılan makine öğrenimi algoritmaları.
İnsan dilini kestirmek ve işlemek için kullanılan organik dil işleme (NLP).
Görüntüleri ve videoları çözümleme etmek ve kestirmek için kullanılan bilgisayar görüşü.
Büyük oranda veriyi depolamak ve işlemek için kullanılan büyük veri teknolojileri.
Bulut bilişim, kullandıkça öde esasına nazaran data muamele kaynaklarına erişim sağlamak için kullanılır.
Bunlar veri biliminde kullanılan birçok çalgı ve teknolojiden bir tek birkaçıdır. Alan gelişmeye devam ettikçe verilerle daha fazlasını yapmayı olası kılacak yeni araçlar ve teknolojiler ortaya çıkacak.
Yukarıda bahsedilen çalgı ve teknolojilere ayrıca veri bilimi görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek bir takım yazılım paketi ve platform da bulunmaktadır. En popüler veri bilimi platformlarından bazıları şunlardır:
Google Bulut Platformu
Amazon Internet Hizmetleri
Microsoft Azure
IBM Watson
SAS® Via®
Bu platformlar, verileri toplamak, depolamak, işlemek, çözümleme etmek ve görselleştirmek için kullanılabilecek muhtelif araçlar ve hizmetler sağlar. Makine öğrenimi modellerini kurmak ve dağıtmak için de kullanılabilirler.
Muayyen bir veri bilimi projesi için hangi araçların ve teknolojilerin kullanılacağının tarzı, projenin hususi gereksinimlerine bağlı olacaktır. Bu sonucu verirken dikkate alınabilecek birtakım faktörler şunlardır:
* İşlenmesi ihtiyaç duyulan verinin boyutu ve türü
* Oluşturulması ihtiyaç duyulan makine öğrenimi modellerinin karmaşıklığı
*Projenin bütçesi
* Projede çalışacak ekibin becerileri ve uzmanlığı
İlgili faktörleri dikkatlice değerlendirerek bir veri bilimi projesi için doğru araçları ve teknolojileri kura çekmek ve istenen neticeleri elde etmek mümkündür.
VII. Veri Bilimi Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Tahmine dayalı analitik
- Dolandırıcılık tespiti
- Satın alan segmentasyonu
- Kişiselleştirme
- Öneri sistemleri
- Naturel dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Robotik
- Tıbbi teşhis
- Kendi haline giden otomobiller
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Veriler daha bolca ve erişilebilir hale geldikçe, veri bilimi her büyüklükteki işletme ve kurum için giderek daha mühim hale geliyor.
Veri Biliminin Geleceği
Veri biliminin geleceği parlak. Mevcut veri miktarı artmaya devam ettikçe, bu verileri çözümleme edebilen ve anlayabilen insanlara olan gerekseme da artacaktır. Veri bilimcileri esenlik, finans ve üretim dahil olmak suretiyle muhtelif sektörlerde yüksek istek görecek. İş süreçlerini iyileştirmek ve daha iyi kararlar almak için verileri kullanmanın yeni yollarını geliştirmekten görevli olacaklar.
Veri bilimcilerin verilerle çalışmak için ihtiyaç duyulan teknik becerilere ayrıca kuvvetli komünikasyon ve kişilerarası becerilere de ihtiyacı olacak. Karmaşa kavramları teknik olmayan seyircilere açıklayabilmeleri ve öteki takım üyeleriyle etken bir halde çalışabilmeleri gerekecektir.
Veri bilimi alanı devamlı gelişiyor ve veri bilimcilerinin son olarak trendlere ayak uydurabilmek için hayat boyu öğrenen olmaları gerekecek. Yeni teknolojilere ahenk sağlayabilmeleri ve sorunları sökmek için verileri kullanmanın yeni yollarını bulmaları gerekecek.
Veri biliminin geleceği potansiyellerle dolu. Veri bilimcileri, verileri yaşamları iyileştirmek ve sorunları sökmek için kullanarak dünyada reel bir ayrım yaratma gücüne haizdir.
IX. Veri Bilimi Iyi mi Öğrenilir?
Veri bilimini öğrenmenin birçok değişik yolu vardır. En popüler seçeneklerden bazıları şunlardır:
- Çevrimiçi kurslar
- Öğrenim kampları
- Aşama programları
- Bireysel emek verme
Bu seçeneklerin her birinin kendine nazaran avantajları ve dezavantajları vardır. Çevrimiçi kurslar çoğu zaman en müsait fiyatlı seçenektir sadece hem de en zorlayıcı da olabilirler. Temel öğrenim kampları çevrimiçi kurslardan daha yoğundur sadece hem de daha pahalı da olabilirler. Lisans programları en sıkıntılı seçenektir sadece tamamlanması en uzun süre alabilir. Kendi haline emek verme en elastiki seçenektir, sadece hem de motive kalmak da en zor olanı olabilir.
Sonuçta veri bilimini öğrenmenin en iyi yolu, en oldukça tercih edilen seçenektir. Hangi seçeneğin sizin için müsait olduğu için güvenilir değilseniz bir danışman ya da mentorla konuşmak iyi bir fikirdir.
S1: Veri bilimi nelerdir?
A1: Veri bilimi, faydalı bilgiler elde etmek için verilerin toplanması, işlenmesi ve analiziyle ilgilenen emek verme alanıdır.
S2: Değişik veri bilimi türleri nedir?
Cevap2: Veri biliminin birçok değişik türü vardır; bunlar içinde şunlar yer alır:
- Tanımlayıcı veri bilimi
- Tahmine dayalı veri bilimi
- Kuralcı veri bilimi
S3: Veri biliminin yararları nedir?
Cevap3: Veri bilimi aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan üretkenlik
- Azalan maliyetler
0 Yorum