Kodlama Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Ustası Olmak
ile:
- Colin Beyaz
- Luis Pedro Coelho
Yayımcı:
Gösterim Zamanı:
Türkçe:
Tarif:
- Bu kitap, verileri yaratıcı bir halde keşfetmek ve reel dünya problemlerini deşifre etmek için kodun iyi mi kullanılacağını öğretiyor.
- Verilerden çıkarımlar yapmak, modeller kurmak ve görselleştirmeler kurmak için Python, R ve SQL’i iyi mi kullanacağınızı öğreneceksiniz.
- Ek olarak bu tekniklerin işletme, bilim ve esenlik şeklinde muhtelif alanlardaki sorunları deşifre etmek için iyi mi kullanılacağını da öğreneceksiniz.
Kitle:
- Bu kitap, veri bilimcileri, veri analistleri ve verileri yaratıcı bir halde keşfetmek için kodun iyi mi kullanılacağını öğrenmek isteyen hepimiz içindir.
Yorumlar:
- “Kod Sanatı, verileri yaratıcı bir halde keşfetmek için kodu iyi mi kullanacağını öğrenmek isteyen hepimiz için muhteşem bir kitap. Yazarlar, kavramlar ve teknikler hakkındaki aleni ve öz açıklamalar sunuyor ve oldukca sayıda ergonomik misal sunuyorlar. Veri bilimi hakkındaki daha çok informasyon edinmek isteyen her insana bu kitabı şiddetle öneri ediyorum.”
- “Kod Sanatı, veri bilimcisi olmak isteyen hepimiz için ne olursa olsun okunması ihtiyaç duyulan bir kitap. Yazarlar, veri bilimcilerinin verileri keşfetmek, modeller kurmak ve görselleştirmeler kurmak için kullandıkları araçlar ve teknikler hakkındaki kapsamlı bir genel bakış sunuyor. Bu kitap, ergonomik örnekler ve reel dünya içgörüleriyle dolu ve veri bilimi alanında başarı göstermiş olmak için gereksinim duyduğunuz becerileri geliştirmenize destek olacak.”
| Veri Bilimi | Veri Araştırması |
|---|---|
| Veri Bilimi Nelerdir? | Desenleri ve içgörüleri bulmak için verileri keşfetme |
| Veri Bilimi Niçin Önemlidir? | Verilere dayalı bilgili kararlar almak |
| Veri Biliminin Uygulamaları | Tahmini çözümleme, satın alan segmentasyonu, dolandırıcılık tespiti |
| Veri Bilimi için Araçlar ve Teknolojiler | Python, R, Hadoop, Spark |
| Makine Öğrenmesi | Programlama |
|---|---|
| Makine Öğrenmesi Nelerdir? | Verilerden öğrenen algoritmalar |
| Makine Öğrenmesi Niçin Önemlidir? | Görevleri otomatikleştirmek ve tahminlerde bulunmak |
| Makine Öğrenmesinin Uygulamaları | Otonom araçlar, yüz tanıma, organik dil işleme |
| Makine Öğrenmesi için Araçlar ve Teknolojiler | TensorFlow, PyTorch, scikit-öğrenme |
| İstatistikler | Veri Bilimi Periyodu |
|---|---|
| İstatistik Nelerdir? | Veri ve belirsizlik emek harcaması |
| İstatistik Niçin Önemlidir? | Verilere dayalı bilgili kararlar almak |
| İstatistik Uygulamaları | Hipotez testi, regresyon analizi, örnekleme |
| İstatistik Araçları ve Teknolojileri | SAS, R, Stata |
II. Veri Bilimi Nelerdir?
Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve öteki alanlardan teknikler kullanan oldukca disiplinli bir alandır.
Veri bilimcileri, aşağıdakiler şeklinde muhtelif sorunları deşifre etmek için verileri kullanırlar:
- Geleceği anlamak
- İş süreçlerinin optimize edilmesi
- Satın alan deneyimlerini iyileştirmek
- Dolandırıcılıkla savaşım
- Yeni bakış açıları keşfetmek
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve muhtelif sektörlerde veri bilimcilere olan istek yüksektir. Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, ihtiyacınız olan becerileri öğrenmenize destek olacak birçok kaynak mevcuttur.
III. Veri Bilimi Niçin Önemlidir?
Veri bilimi önemlidir şundan dolayı haiz olduğumuz verilere dayanarak daha iyi kararlar almamızı sağlar. Veri bilimini kullanarak, aksi takdirde göremeyeceğimiz eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri belirleyebiliriz. Bu bilgiler ondan sonra işletmelerimizi, ürünlerimizi ve hayatlarımızı iyi mi iyileştireceğimize dair bilgili kararlar almak için kullanılabilir.
İşte veri biliminin dünyada ayrım yaratmak için iyi mi kullanıldığına dair birtakım hususi örnekler:
- Veri bilimi, rahatsızlıkları teşhis etmenin, yeni tedaviler geliştirmenin ve hastalar için bakımı kişiselleştirmenin yeni yollarını belirleyerek esenlik hizmetlerini iyileştirmek için kullanılıyor.
- Veri bilimi, trafik sıkışıklığını anlamak, rotaları optimize etmek ve güvenliği çoğaltmak için yeni yollar geliştirerek ulaşımı iyileştirmek amacıyla kullanılıyor.
- Veri bilimi, kirliliği izleyerek, çevresel hasar kaynaklarını belirleyerek ve gezegenimiz üstündeki etkimizi azaltmanın yeni yollarını geliştirerek çevreyi iyileştirmek için kullanılıyor.
- Veri bilimi, öğrenmeyi kişiselleştirmenin, zorlanan öğrencileri belirlemenin ve onlara gereksinim duydukları desteği sağlamanın yeni yollarını geliştirerek eğitimi iyileştirmek için kullanılıyor.
Bunlar, veri biliminin dünyada ayrım yaratmak için iyi mi kullanıldığına dair yalnız birkaç misal. Veriler giderek daha bolca hale geldikçe, veri biliminin potansiyel uygulamaları da büyümeye devam edecektir.
IV. Veri Biliminin Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Öngörücü analizler
- Naturel dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Makine öğrenimi
- Robotik
- Sıhhat hizmeti
- Finans
- Marketing
- Perakende
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Veriler giderek daha bolca hale geldikçe, veri bilimi her ölçekteki işletme ve organizasyon için giderek daha mühim hale gelmektedir.
Veri biliminin değişik sektörlerde iyi mi kullanıldığına dair birtakım hususi örnekler şunlardır:
- Sıhhat hizmetlerinde veri bilimi, hastalıklar için yeni tedaviler geliştirmek, yeni biyobelirteçleri belirlemek ve hasta bakımını iyileştirmek için kullanılıyor.
- Finansta veri bilimi, piyasa eğilimlerini anlamak, riski tedvir etmek ve yeni finansal mamüller geliştirmek için kullanılıyor.
- Pazarlamada veri bilimi, müşterilere daha etken bir halde ulaşmak, deneyimleri kişiselleştirmek ve kampanyaların etkinliğini ölçmek için kullanılıyor.
- Perakendede veri bilimi, envanteri optimize etmek, önerileri kişiselleştirmek ve satın alan hizmetlerini iyileştirmek için kullanılıyor.
Veri bilimi, oldukca muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Veriler giderek daha kıymetli hale geldikçe, veri bilimi her ölçekteki işletme ve kurum için giderek daha mühim hale geliyor.
V. Veri Bilimi için Araçlar ve Teknolojiler
Veri bilimi, muhtelif araçlar ve teknolojiler gerektiren oldukca disiplinli bir alandır. Bu araçlar, verileri toplamak, temizlemek, çözümleme etmek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Veri biliminde kullanılan en yaygın araçlardan ve teknolojilerden bazıları şunlardır:
Programlama dilleri: Python, R ve Java, veri bilimi için en popüler programlama dilleridir. Bu diller, verileri toplamak, temizlemek, çözümleme etmek ve görselleştirmek için kullanılabilen kod yazmak için kullanılır.
Veri depolama ve idare sistemleri: Amazon Internet Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud Platform şeklinde bulut tabanlı platformlar muhtelif veri depolama ve idare hizmetleri sunar. Bu hizmetler büyük oranda veriyi depolamak ve verilere süratli ve basit bir halde erişmek için kullanılabilir.
Veri analizi araçları: SAS, SPSS ve Tableau dahil olmak suretiyle muhtelif veri analizi araçları mevcuttur. Bu araçlar, veri temizleme, veri keşfi ve veri modelleme şeklinde muhtelif veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Veri görselleştirme araçları: Veri görselleştirme araçları, verilerin görsel temsillerini kurmak için kullanılabilir. Bu temsiller, verileri daha anlaşılır ve iletişimi daha basit hale getirmeye destek olabilir. En popüler veri görselleştirme araçlarından bazıları Tableau, D3.js ve ggplot2’dir.
Bunlar veri biliminde kullanılan birçok enstruman ve teknolojiden yalnız birkaçıdır. Veri bilimi alanı büyümeye devam ettikçe, devamlı olarak yeni araçlar ve teknolojiler geliştirilmektedir. Bu, veri bilimcilerinin veri bilimi teknolojisindeki son olarak trendler hikayesinde aktüel kalmasını mühim hale getirir.
6. Kod Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Ustası Olmak
Kod Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırması Zanaatında Ustalaşmak, DataCamp kurucu ortağı ve Baş Veri Bilimcisi Hadley Wickham’ın bir kitabıdır. Kitap, veri araştırması ve görselleştirmenin temellerinden makine öğrenimi ve derin öğrenme şeklinde daha gelişmiş mevzulara kadar her şeyi kapsayan kapsamlı bir veri bilimi rehberidir.
Wickham’ın kitabı aleni ve entresan bir dille yazılmış ve ergonomik örnekler ve alıştırmalarla dolu. Kitap ek olarak diyagramlar ve monitör görüntüleriyle iyi bir halde resmedilmiş, bu da takip etmeyi kolaylaştırıyor.
Kod Sanatı, veri bilimi hakkındaki daha çok informasyon edinmek isteyen hepimiz için kıymetli bir kaynaktır. Kitap ek olarak veri biliminde kariyer yapmak isteyen hepimiz için mükemmel bir başlangıç noktasıdır.
Kitapta yer edinen konulardan bazıları şunlardır:
- Veri keşfi, görselleştirme ve temizleme dahil olmak suretiyle veri biliminin temelleri
- Gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme ve derin öğrenme dahil olmak suretiyle makine öğrenimi
- R, Python ve Spark dahil olmak suretiyle veri bilimi araçları ve teknolojileri
- Veri bilimi dönemi, mesele tanımı aşamasından model dağıtımına kadar
The Art of Code, veri bilimi için kapsamlı ve iyi yazılmış bir rehberdir. Kitap, bu coşku verici alan hakkındaki daha çok informasyon edinmek isteyen hepimiz için kıymetli bir kaynaktır.
VII. Veri Bilimi İşleri ve Kariyerleri
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve veri bilimcileri için oldukca muhtelif işler mevcuttur. En yaygın veri bilimi işlerinden bazıları şunlardır:
- Veri analisti
- Makine öğrenimi mühendisi
- Veri bilimcisi
- İstatistikçi
- Veri görselleştirme uzmanı
Veri bilimcileri çoğu zaman matematik, istatistik ve programlamada kuvvetli bir geçmişe haizdir. Ek olarak bağımsız olarak ve bir ekibin parçası olarak çalışabilmeleri icap eder. Veri bilimcilerine olan istek yüksektir ve veri bilimi işleri için maaşlar oldukca rekabetçi olabilir.
Veri bilimi işleri ve kariyerleri hakkındaki daha çok informasyon edinmek için birtakım kaynaklar şunlardır:
Veri Bilimindeki Zorluklar
Veri bilimi nispeten yeni bir alandır ve hala üstesinden gelinmesi ihtiyaç duyulan bir takım güçlük vardır. Bu zorluklar şunları ihtiva eder:
Veri bilimcilerinin eksikliği. Bu alanda çalışmak için lüzumlu kabiliyet ve deneyime haiz veri bilimcilerinin eksikliği. Bu, veri biliminin işletmelerde ve organizasyonlarda benimsenmesinin önündeki büyük bir engeldir.
Verilerin karmaşıklığı. Veriler dağınık, tamamlanmamış ve yanlış olabilir. Bu, çözümleme etmeyi ve onlardan içgörüler çıkarmayı zorlaştırır.
Uzmanlaşmış araçlara ve teknolojilere gereksinim. Veri bilimi, makine öğrenimi algoritmaları ve büyük veri platformları şeklinde uzmanlaşmış araçların ve teknolojilerin kullanımını gerektirir. Bu araçlar pahalı ve kullanması zor olabilir.
Verilerin ahlaki ve görevli bir halde kullanılması ihtiyacı. Veri bilimi iyiye yahut kötüye kullanılabilir. Verilerin görevli ve ahlaki bir halde kullanıldığından güvenilir olmak önemlidir.
Veri okuryazarlığı kültürüne gereksinim. Veri okuryazarlığı, verileri algılama ve kullanma kabiliyetidir. İşletmelerin ve kuruluşların veri biliminden en iyi biçimde yararlanabilmeleri için bir veri okuryazarlığı kültürüne haiz olmaları esastır.
Bunlar veri biliminin karşılaşmış olduğu zorluklardan yalnız birkaçı. Alan büyümeye devam ettikçe, veri biliminin tam potansiyelini gerçekleştirmek için bu zorlukların ele katılması gerekecektir.
Veri biliminin geleceği parlak. Daha çok veri üretildikçe, onu anlayıp çözümleme edebilen insanlara olan gereksinim da artacaktır. Veri bilimcilerine esenlik, finans ve üretim şeklinde muhtelif sektörlerde yüksek istek olacaktır.
Veri biliminin geleceğini şekillendiren birtakım temel trendler şunlardır:
- Artan veri kütlesi: Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor ve bu meyil devam edecek. Veri bilimcilerin büyük veri kümelerini yönetim edebilmeleri ve bunlardan içgörüler çıkarma yolları bulmaları gerekecek.
- Suni zekanın yükselişi: Suni zeka (AI) giderek daha kuvvetli hale geliyor ve muhtelif veri bilimi uygulamalarında kullanılıyor. Veri bilimcilerin AI tekniklerine ve çalışmalarını iyileştirmek için bu tarz şeyleri iyi mi kullanacaklarına aşina olmaları gerekecek.
- Daha çok veri bilimcisine gereksinim var: Veri bilimcilerine olan istek, arzdan daha süratli büyüyor. Bu, kalifiye veri bilimcileri için bir kıtlık yaratıyor ve firmalar en iyi kabiliyetleri çekmek ve elde tutmak için rekabet ediyor.
- Veri etiğinin artan önemi: Veriler daha kıymetli hale geldikçe, veri etiğinin önemi de artmaktadır. Veri bilimcilerinin çalışmalarının ahlaki etkilerinin ve bireylerin mahremiyetini iyi mi koruyacaklarının bilincinde olmaları gerekecektir.
Veri biliminin geleceği fırsatlarla dolu. Veri bilimcileri, sorunları deşifre etmek ve hayatları iyileştirmek için verileri kullanarak dünyada reel bir tesir yaratma potansiyeline haizdir.
S: Veri bilimi nelerdir?
A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır.
S: Veri bilimi niçin önemlidir?
A: Veri bilimi önemlidir şundan dolayı haiz olduğumuz bilgilere dayanarak daha iyi kararlar almamızı sağlar.
S: Veri biliminin uygulamaları nedir?
A: Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
* Marketing
* Finans
* Sıhhat hizmeti
* Satın alan Hizmetleri
* Üretme
* Devlet
Veri bilimi hakkındaki daha çok informasyon için lütfen aşağıdaki kaynakları ziyaret edin:
* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.org/specializations/data-science)
* [The Data Science Handbook](https://www.oreilly.com/library/view/the-data-science/9781491901492/)
* [Data Science for Dummies](https://www.dummies.com/business/data-analytics/data-science-for-dummies/)
0 Yorum