Veri bilimi çok geniş bir konu olabilir ve tek bir seferde ele alınamaz. Ancak daha sonra bunu çok basit ve kolay bir şekilde anlamaya çalışalım.
Günümüz dünyasının her köşesi ham formunda verilerle doludur. Alışveriş yaparken, tıbbi bir sınava girerken, bir film izlerken veya şov yaparken, interneti kullanırken veya bir sınava girerken. Her şey, bir sürü veri yükledi. Peki bu veriler neden bu kadar önemli?
Bilim, insan bir şeyi bilimsel araçları kullanarak anlamaya çalıştığında gerçekleşir. Veriler, herhangi bir konuyla ilgili nitel ve nicel değişkenler kümesidir. Yani bu tanımların her ikisini de toplayarak biri söyleyebiliriz; veri bilimi, verilerin bir hammadde olarak kullanıldığı ve daha sonra sonuç çıkarmak için bilimsel araçlar kullanılarak işlendiği bir alandır. Bu sonuç, iş değerinin ve müşteri memnuniyetinin artırılmasına yardımcı olur.
VERİ BİLİMİNİN SUNULAN GÜNÜN İLGİLİ GELİŞİMİ
Her gün günlük yaşamınızda ürünlerini görüyorsunuz. Büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi bir araya getirmenin ve bunları iş ve müşteri ile ilgili sorunlara çözüm bulmak için kullanmanın sonucu olan ürünler. Bunlardan bazıları:
- Dijital reklamlar: aynı anda iki farklı kişi bilgisayar ekranlarında farklı reklamlar görebilir. Bunun nedeni, birinin tercihlerini tanıyan ve bunlarla alakalı reklamları gösteren veri bilimidir.
- Görüntü ve ses tanıma: Facebook veya Alexa, Siri, vb. Gibi otomatik etiketleme seçeneklerinin sesinizi tanıması ve tam olarak ne yapmamızı istediğinizi yapıp yapmadığı, yine de veri bilimi.
- Tavsiye eden sistemler: bir çevrimiçi web sitesinde alışveriş yaparken ya da herhangi bir eğlence uygulamasında bir gösteri aradığınızda, öneriler alırsınız. Bu öneriler geçmiş etkinlikleri ve beğenilerini takip ederek veri bilimi kullanılarak oluşturulmuştur.
- Sahtekarlık tespiti: Birçok finansal kurum müşterilerin finansal ve kredi pozisyonlarını takip etmek, borç verip vermeyeceklerini zamanında bilmek için kullanır. Bu, kredi riskini ve kötü kredileri azaltır.
- Arama motorları: Bu arama motorları büyük miktarda veri ile uğraşır ve bir saniye içinde istediğiniz şeyi aramak, sadece bu mamut görevinde yardımcı olacak algoritmalar olmasaydı mümkün olamazdı.
VERİ BİLİMİNE KARŞI ETKİNLEŞTİRİLEN FAALİYETLER
Büyük bir konudur, nihai sonuca ulaşmadan önce birkaç farklı aşama ve adımdan oluşur. Bunlar:
- Birden fazla kaynaktan veri alınması.
- Verileri kategorik olarak saklama
- Tutarsızlıklar için verileri temizleme.
- Verileri araştırmak ve içerisindeki trendleri ve kalıpları bulmak.
- Bulunan kalıpları algoritmalara göre modelleyen makine öğrenmesi.
- Ve son olarak algoritmaları yorumluyor ve anlatıyor.
VERİ BİLİMİNDE KULLANILAN ARAÇLAR:
Kullanılan birkaç teknik var ve tüm bu tekniklerin bir veri bilimi meraklısı tarafından öğrenilmesi gerekiyor.
- Veri tabanı yönetimi için SQL veya NoSQL
- Depolama için Hadoop, Apache Flink ve Spark.
- Veri tarama, kodlama ve işleme için Python, R, SAS, Hadoop, Flink ve Spark.
- Python kütüphaneleri, R kütüphaneleri, istatistikleri, gerekli referansları bulmak için verileri araştırmak ve araştırmak için deneysel tasarım.
- Makine öğrenmesi, çok değişkenli hesap, verilerin modellenmesi için doğrusal cebir.
- Stratejik karar vermede konferansları faydalı kılmak için iş zekası ile birlikte iletişim ve sunum becerileri.