II. Veri Bilimi
III. Veri Analitiği
IV. Makine Öğrenmesi
V. Büyük Veri
VI. Veri Görselleştirme
VII. Veri Biliminin Yararları
VIII. Veri Biliminin Zorlukları
IX. Veri Bilimi için Araçlar
Sıkça Sorulan Sorular
| Hususiyet | Veri Bilimi | Analitik | Makine Öğrenmesi | İstatistikler | Görselleştirme |
|---|---|---|---|---|---|
| Tarif | Informasyon ve içgörü çıkarmak için verilerin incelenmesi | Verileri çözümleme ederek desen ve eğilimleri bulma dönemi | Verilerden öğrenmek için algoritmaların geliştirilmesi | Verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması emek vermesi | Verilerin anlaşılmasını kolaylaştıracak biçimde sunulması |
| Aletler | Makine öğrenimi algoritmaları, veri görselleştirme araçları, istatistik yazılımları | E-tablolar, istatistiksel yazılımlar, veri madenciliği araçları | Makine öğrenimi çerçeveleri, suni zeka kütüphaneleri | İstatistik paketleri, veri analizi yazılımları | Veri görselleştirme kütüphaneleri, grafik araçları |
| Uygulamalar | Tahmini modelleme, organik dil işleme, bilgisayarlı görüş | İş zekası, alan kişi analitiği, dolandırıcılık tespiti | Otonom araçlar, tıbbi teşhis, finansal tecim | Sıhhat, finans, marketing, üretim | Ilmi inceleme, tahsil, hükümet |
II. Veri Bilimi
Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. İstatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve öteki alanlardan teknikler kullanan fazlaca disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri, eğilimleri tayin, tahminlerde bulunma ve karar vermeyi iyileştirme şeklinde muhtelif sorunları sökmek için verileri kullanır.
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve muhtelif sektörlerde veri bilimcilere olan istek yüksektir. Veri bilimcileri finans, sıhhat ve üretim şeklinde muhtelif alanlarda iş bulabilirler.
Veri bilimi sıkıntılı bir alandır, sadece bununla birlikte ödüllendirici bir alandır. Veri bilimcileri, mühim sorunları sökmek için verileri kullanarak dünyada reel bir tesir yaratma fırsatına haizdir.
III. Veri Analitiği
Veri analitiği, verilerden içgörüler çıkarma sürecidir. Verileri toplamayı, temizlemeyi ve düzenlemeyi ve arkasından kalıpları ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini kullanmayı ihtiva eder. Veri analitiği, iş karar alma süreçlerini iyileştirmek, yeni fırsatlar belirlemek ve sorunları sökmek için kullanılabilir.
Veri analitiği tekniklerinin pek fazlaca değişik türü vardır, bunlardan bazıları şunlardır:
- Tanımlayıcı analitik: Bu tür analitik, verileri tanımlar ve eğilimleri belirler.
- Tanısal çözümleme: Bu tür analizler sorunların nedenlerini belirler.
- Öngörücü çözümleme: Bu tür analizler gelecekteki neticeleri öngörür.
- Öngörücü analitik: Bu tür analitik, tahminlere dayanarak atılacak eylemleri önerir.
Veri analitiği, işletmelerin ve kuruluşların performansını iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, yeni fırsatlar belirleyebilir ve sorunları çözebilir.
IV. Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve ondan sonra tahminlerde bulunmak yahut kararlar almak için kullanılabilir. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Satın alan davranışını tahmin etme
- Dolandırıcılığın tespiti
- Kişiselleştirilmiş tavsiyeler
- Arama neticelerini iyileştirme
- Otonom otomobilleri sürmek
Makine öğrenmesi hızla büyüyen bir alandır ve gelecek yıllarda birçok sektörde büyük tesir yaratması beklenmektedir.
5. Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri insanoğlu tarafınca kolayca anlaşılabilen görsel bir temsile dönüştürme sürecidir. Bu, grafikler, çizelgeler ve haritalar şeklinde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri görselleştirme, satış eğilimleri, alan kişi demografisi ve siyasal anket verileri şeklinde fazlaca muhtelif mevzular hakkındaki data iletmek için kullanılabilir.
Veri görselleştirme, insanların karmaşa veri kümelerini anlamalarına ve bilgili kararlar almalarına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. Verileri görsel bir şekilde sunarak, eğilimleri, kalıpları ve aykırı değerleri belirlemek daha kolaydır. Bu, işletmelerin marketing, ürün geliştirme ve alan kişi hizmetleri hakkındaki daha iyi kararlar almasına destek olabilir.
Veri görselleştirme, veri bilimi alanında da giderek daha mühim hale geliyor. Veri bilimcileri, veri kümelerini keşfetmek, kalıpları belirlemek ve bulgularını başkalarına iletmek için veri görselleştirmeyi kullanır. Veri görselleştirme, veri bilimcileri için eleştiri bir beceridir, bundan dolayı çalışmalarını paydaşlara iletmelerine ve içgörülerini eyleme dönüştürülebilir hale getirmelerine imkan tanır.
6. Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri grafiksel yahut görsel bir şekilde temsil etme sürecidir. Bu, verileri daha erişilebilir ve anlaşılması daha rahat hale getirmeye destek olabilir ve ek olarak kalıpları ve eğilimleri belirlemek için de kullanılabilir. Birçok değişik veri görselleştirme tekniği türü vardır ve muayyen bir veri kümesi için en iyi yaklaşım, kullanıcının muayyen gereksinimlerine bağlı olacaktır.
Veri görselleştirmenin birtakım yararları şunlardır:
* Verilere daha rahat erişilebilmesi ve daha anlaşılır hale getirilmesi
* Desenleri ve eğilimleri tayin
* Verileri başkalarına iletmek
* Karar vermeyi desteklemek
Veri görselleştirme, iş, bilim ve tahsil dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılabilir. Verileri daha anlamlı ve eyleme dönüştürülebilir hale getirmeye destek olabilecek kuvvetli bir araçtır.
VII. Veri Biliminin Yararları
Veri bilimi, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan bereketlilik
- Azaltılmış maliyetler
- Gelişmiş alan kişi deneyimi
- Geliştirilmiş uyumluluk
İşletmeler veri bilimini kullanarak, aksi takdirde erişemeyecekleri operasyonları hakkındaki içgörüler elde edebilirler. Bu bilgiler ondan sonra daha iyi kararlar almak, verimliliği çoğaltmak ve maliyetleri düşürmek için kullanılabilir. Veri bilimi ek olarak işletmelerin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve onlara daha kişiselleştirilmiş bir tecrübe sunmalarına destek olabilir. En son, veri bilimi işletmelerin düzenlemelere uymalarına ve kendilerini dolandırıcılıktan korumalarına destek olabilir.
Yukarıda sıralanan faydaların yanı sıra veri bilimi, işletmelere şu mevzularda da destek olabilir:
- Yeni fırsatları belirleyin
- Yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirin
- Rekabetçi konumlarını iyileştirmek
- Kârlılıklarını çoğaltmak
İşletmeler veri bilimini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve hedeflerine daha müessir bir halde ulaşabilirler.
Veri Biliminin Zorlukları
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır, sadece zorlukları da yok değildir. Veri biliminin zorluklarından bazıları şunlardır:
- Veri kullanılabilirliği ve kalitesi: Veri biliminin en büyük zorluklarından biri yüksek kaliteli verileri bulmak ve bunlara erişmektir. Veriler noksan, yanlış yahut taraflı olabilir ve bu da onlardan anlamlı sonuçlar çıkarmayı zorlaştırabilir.
- Ölçeklenebilirlik: Veri bilimi modelleri, müessir bir halde yönetilemeyecek ve ölçeklenemeyecek kadar karmaşa hale gelebilir. Bu, modelleri üretimde dağıtmayı ve iyi performans göstermelerini sağlamayı zorlaştırabilir.
- Yorumlanabilirlik: Veri biliminin bir öteki zorluğu da, paydaşların modellerin iyi mi çalıştığını anlayabilmelerini ve çıktılarına gore bilgili kararlar alabilmelerini sağlamak için modelleri yorumlanabilir hale getirmektir.
- Önyargı: Veri bilimi modelleri, popülasyonu temsil etmeyen veriler üstünde eğitilirse önyargılı olabilir. Bu, adil olmayan yahut yanlış kararların alınmasına yol açabilir.
- Tertip: Veri bilimi nispeten yeni bir alandır ve verilerin iyi mi kullanılacağı ve paylaşılacağı hikayesinde fazlaca azca düzen vardır. Bu, verilerin ahlaki ve görevli bir halde kullanılmasını sağlamayı zorlaştırabilir.
Bu zorluklara karşın, veri bilimi fazlaca muhtelif sorunları sökmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Veri biliminin zorluklarını ele alarak, veri bilimini daha erişilebilir ve müessir hale getirebilir ve daha veri odaklı bir dünya yaratmaya destek olabiliriz.
IX. Veri Bilimi için Araçlar
Veri bilimi için fazlaca muhtelif araçlar mevcuttur ve her birinin kendine has kuvvetli ve sıska yönleri vardır. En popüler araçlardan bazıları şunlardır:
Bunlar veri bilimi için mevcut birçok araçtan yalnız birkaçıdır. Muayyen bir proje için doğru enstruman, projenin hususi gereksinimlerine bağlı olacaktır.
Veri bilimi hakkındaki sık sorulan üç sual ve cevapları şunlardır:
S: Veri bilimi nelerdir?
A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve görselleştirilmesiyle ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.
S: Veri biliminin yararları nedir?
A: Veri bilimi, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan bereketlilik
- Azaltılmış maliyetler
- Gelişmiş alan kişi deneyimi
S: Veri biliminin zorlukları nedir?
A: Veri bilimiyle ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:
- Uzmanlaşmış becerilere ve bilgiye gerekseme var
- Büyük oranda veriyle başa çıkmanın zorluğu
- Veri kalitesinin sağlanması ihtiyacı
- Veri içgörülerini paydaşlara iletmenin zorluğu
0 Yorum