Veri Bilimi Nedir? Giriş, Temel Concepts & İşlem

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilim Çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanarak çok miktarda veriden içgörü elde etmeyi içeren çalışma alanıdır. Ham verilerden gizli kalıpları keşfetmenize yardımcı olur. Veri Bilimi terimi, matematiksel istatistiklerin, veri analizinin ve büyük veri.

Veri Bilimi, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmanıza olanak tanıyan disiplinlerarası bir alandır. Veri bilimi, bir iş sorununu bir araştırma projesine dönüştürmenize ve ardından onu tekrar pratik bir çözüme dönüştürmenize olanak tanır.

Neden Veri Bilimi?

Veri Analitiği Teknolojisini kullanmanın önemli avantajları şunlardır:

• Veri günümüz dünyasının petrolüdür. Doğru araçlar, teknolojiler ve algoritmalarla verileri kullanabilir ve bunları belirgin bir iş avantajına dönüştürebiliriz
• Veri Bilimi, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak dolandırıcılığı tespit etmenize yardımcı olabilir
• Önemli parasal kayıpları önlemenize yardımcı olur
• Makinelerde zeka yeteneğinin geliştirilmesine olanak sağlar
• Müşteri marka sadakatini ölçmek için duygu analizi yapabilirsiniz.
• Daha iyi ve daha hızlı kararlar almanızı sağlar
• İşinizi geliştirmek için doğru müşteriye doğru ürünü tavsiye etmenize yardımcı olur

Veri Bilimi Bileşenleri

İstatistikler

İstatistik, Veri Bilimi temellerinin en kritik birimidir ve yararlı bilgiler elde etmek için büyük miktarlarda sayısal verileri toplama ve analiz etme yöntemi veya bilimidir.

Görüntüleme

Görselleştirme tekniği, büyük miktarda veriye anlaşılması kolay ve sindirilebilir görsellerle erişmenize yardımcı olur.

Makine öğrenme

Makine öğrenme öngörülemeyen/gelecekteki veriler hakkında tahminlerde bulunmayı öğrenen algoritmaların oluşturulmasını ve incelenmesini araştırıyor.

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme yöntem, algoritmanın izlenecek analiz modelini seçtiği yeni makine öğrenimi araştırmasıdır.

Veri Bilimi Süreci

Şimdi bunda Veri Bilimi Eğitimi, Veri Bilimi Sürecini öğreneceğiz:

1. keşif

Keşif adımı, iş sorusunu yanıtlamanıza yardımcı olacak, belirlenen tüm iç ve dış kaynaklardan veri almayı içerir.

Veriler şunlar olabilir:

• Web sunucularından alınan günlükler
• Sosyal medyadan toplanan veriler
• Nüfus sayımı veri kümeleri
• API'ler kullanılarak çevrimiçi kaynaklardan aktarılan veriler

2. Hazırlık

Verilerde eksik değerler, boş sütunlar, yanlış veri formatı gibi temizlenmesi gereken birçok tutarsızlık bulunabilir. Modellemeden önce verileri işlemeniz, keşfetmeniz ve koşullandırmanız gerekir. Verileriniz ne kadar temiz olursa tahminleriniz o kadar iyi olur.

3. Model Planlama

Bu aşamada girdi değişkenleri arasındaki ilişkiyi çizecek yöntem ve tekniği belirlemeniz gerekir. Bir model için planlama farklı istatistiksel formüller kullanılarak gerçekleştirilir ve görselleştirme araçları. SQL analiz hizmetleri, R ve SAS/erişim bu amaçla kullanılan araçlardan bazılarıdır.

4. Model Oluşturma

Bu adımda gerçek model oluşturma süreci başlar. Burada Veri bilimcisi, eğitim ve test için veri kümelerini dağıtır. Eğitim veri setine ilişkilendirme, sınıflandırma ve kümeleme gibi teknikler uygulanır. Model hazırlandıktan sonra "test" veri kümesine göre test edilir.

5. Operaulusallaştırmak

Bu aşamada nihai temel alınan modeli raporlar, kod ve teknik belgelerle birlikte teslim edersiniz. Model, kapsamlı testlerden sonra gerçek zamanlı bir üretim ortamına dağıtılır.

6. Sonuçları İletin

Bu aşamada, temel bulgular tüm paydaşlara iletilir. Bu, modelden gelen girdilere dayanarak proje sonuçlarının başarılı mı yoksa başarısız mı olduğuna karar vermenize yardımcı olur.

Veri Bilimi İş Rolleri

En öne çıkan Veri Bilimcisi iş unvanları şunlardır:

• Veri Bilim Adamı
• Veri Mühendisi
• Veri Analisti
• İstatistikçi
• Veri Architect
• Veri Yöneticisi
• İş Analisti
• Veri/Analiz Yöneticisi

Her rolün neleri gerektirdiğini ayrıntılı olarak öğrenelim:

Veri Bilim Adamı

Rol: Veri Bilimcisi, çeşitli araçlar, teknikler, metodolojiler, algoritmalar vb. kullanarak ilgi çekici iş vizyonları ortaya çıkarmak için muazzam miktarda veriyi yöneten bir profesyoneldir.

Diller: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Domuz, Spark

Veri Mühendisi

Rol: Bir kişinin rolü veri mühendisi büyük miktarda veriyle çalışmaktır. Büyük ölçekli işleme sistemleri ve veritabanları gibi mimarileri geliştirir, inşa eder, test eder ve bakımını yapar.

Diller: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ ve Perl

Veri Analisti

Rol: Bir veri analisti büyük miktarda verinin araştırılmasından sorumludur. Verilerdeki ilişkileri, kalıpları ve eğilimleri arayacaklar. Later en uygun iş kararlarını almak amacıyla verileri analiz etmek için ilgi çekici raporlama ve görselleştirme sunacaktır.

Diller: R, Python, HTML, JS, C, C+ +, SQL

İstatistikçi

Rol: İstatistikçi, istatistiksel teorileri ve yöntemleri kullanarak niteliksel ve niceliksel verileri toplar, analiz eder ve anlar.

Diller: SQL, R, Matlab, Tablo, Python, Perl, Sparkve Hive

Veri Yöneticisi

Rol: Veri yöneticisi şunları sağlamalıdır: veritabanı İlgili tüm kullanıcıların erişimine açıktır. Ayrıca doğru performans göstermesini sağlar ve tehlikelerden korur. hack.

Diller: Ruby on Rails, SQL, Java, C# ve Python

İş Analisti

Rol: Bu profesyonelin iş süreçlerini iyileştirmesi gerekiyor. İşletme yönetimi ekibi ile BT departmanı arasında aracıdır.

Diller: SQL, Tableau, Power BI ve, Python

Ayrıca Veri Bilimi Röportaj Soruları ve Cevaplarını okuyun: Buraya Tıkla

Veri Bilimi Araçları

Veri Analizi	Veri depolama	Veri Goruntuleme	Makine öğrenme
R, Spark, Python ve SAS	Hadoop'unsql, kovan	R, Tablo, Çiğ	Spark, Azure ML stüdyosu, Mahout

Veri Bilimi ile BI (İş Zekası) Arasındaki Fark

parametreler	İş Zekası	Veri Bilim
Algı	Geriye Bakmak	İleriye Dönük
Veri kaynakları	Yapılandırılmış Veriler. Çoğunlukla SQL, ancak bir süre Veri Ambarı)	Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış veriler. Günlükler, SQL, NoSQL veya metin gibi
Yaklaşım	İstatistik ve Görselleştirme	İstatistik, Makine Öğrenimi ve Grafik
vurgu	Geçmiş ve Günümüz	Analiz ve Nörolinguistik Programlama
Tools	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

Ayrıca Veri Bilimi ve Makine arasındaki farkı okuyun: Buraya Tıkla

Veri Biliminin Uygulamaları

Veri Biliminin bazı uygulamaları şunlardır:

İnternet araması

Google arama, belirli bir sonucu saniyeden çok daha kısa sürede aramak için Veri bilimi teknolojisini kullanır

Öneri Sistemleri

Tavsiye sistemi oluşturmak. Örneğin, Facebook'ta "önerilen arkadaşlar" veya önerilen videolar" YouTube, her şey Veri Biliminin yardımıyla yapılır.

Görüntü ve Konuşma Tanıma

Konuşma, Siri, Google Assistant ve Alexa gibi Veri bilimi tekniğiyle çalışan sistemleri tanır. Üstelik Facebook, Veri Bilimi'nin yardımıyla arkadaşınızla bir fotoğraf yüklediğinizde onu tanır.

oyun dünyası

EA Sports, Sony ve Nintendo Veri bilimi teknolojisini kullanıyor. Bu, oyun deneyiminizi geliştirir. Oyunlar artık Makine Öğrenimi teknikleri kullanılarak geliştiriliyor ve daha üst seviyelere geçtiğinizde kendilerini güncelleyebiliyorlar.

Çevrimiçi Fiyat Karşılaştırması

PriceRunner, Junglee ve Shopzilla, Veri bilimi mekanizması üzerinde çalışıyor. Burada veriler API'ler kullanılarak ilgili web sitelerinden alınır.

Veri Bilimi Teknolojisinin Zorlukları

• Doğru analiz için çok çeşitli bilgi ve veriler gereklidir
• Yeterli veri bilimi yetenek havuzu mevcut değil
• Yönetim, veri bilimi ekibine mali destek sağlamaz
• Verilerin kullanılamaması/erişimin zor olması
• Ticari karar vericiler verileri etkili bir şekilde kullanmıyor Bilim sonuçları
• Veri bilimini başkalarına açıklamak zordur
• Gizlilik sorunları
• Önemli alan uzmanı eksikliği
• Bir kuruluş çok küçükse Veri Bilimi ekibine sahip olamaz

ÖZET

• Veri Bilimi, çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanarak çok miktarda veriden içgörü elde etmeyi içeren çalışma alanıdır.
• İstatistik, Görselleştirme, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi önemli Veri Bilimi kavramlarıdır.
• Veri Bilimi Süreci Keşif, Veri Hazırlama, Model Planlama, Model Oluşturma, OperaUlusallaştırın, Sonuçları Bildirin.
• Önemli Veri Bilimcisi iş rolleri şunlardır: 1) Veri Bilimcisi 2) Veri Mühendisi 3) Veri Analisti 4) İstatistikçi 5) Veri Architect 6) Veri Yöneticisi 7) İş Analisti 8) Veri/Analitik Yöneticisi.
• R, SQL, Python, SaS temel Veri bilimi araçlarıdır.
• İş Zekasının öngörüleri geriye doğru, Veri Bilimi ise ileriye bakıyor.
• Veri biliminin önemli uygulamaları şunlardır: 1) İnternet Araması 2) Öneri Sistemleri 3) Görüntü ve Konuşma Tanıma 4) Oyun dünyası 5) Çevrimiçi Fiyat Karşılaştırması.
• Bilgi ve verilerin yüksek çeşitliliği, Veri bilimi teknolojisinin en büyük zorluğudur.