Veri Başarısını Oluşturma Veriyi Altına Nasıl Dönüştürürsünüz

Veri Bilimine

II. Veri Bilimi Periyodu

III. Veri Bilimi Araçları ve Teknikleri

IV. Veri Bilimi Uygulamaları

V. Veri Bilimcisinin Kariyeri

VI. Veri Bilimi Maaşı ve İş Görünümü

VII. Veri Bilimi Etiği ve Gizlilik

VIII. Veri Biliminin Geleceği

IX. Veri Bilimini Öğrenmek İçin Kaynaklar

Tipik Mevzular

Hususiyet	İş Zekası	Veri Bilimi	Veri Görselleştirme	Veri Analitiği	Büyük Veri
Tarif	Daha iyi iş kararları alabilmek için veri toplamak, çözümleme etmek ve taktim etmek amacıyla değişen teknolojinin kullanılması.	Verilerin incelenmesi ve sorunların çözümünde kullanılması.	Verileri iletmek için görsel temsillerin kullanılması.	Verilerden içgörü çıkarma periyodu.	Büyük oranda verinin toplanması, depolanması ve işlenmesi.
Aletler	Veri ambarları, veri depoları, iş zekası yazılımları, gösterge panelleri	Makine öğrenme algoritmaları, istatistiksel çözümleme, programlama dilleri	Veri görselleştirme yazılımı, çizelgeler, grafikler, infografikler	Veri madenciliği, öngörücü çözümleme, makine öğrenimi	Hadoop, Kovan, Spark, MapReduce
Uygulamalar	Marketing, satış, operasyonlar, alan kişi hizmetleri	Dolandırıcılık tespiti, ürün geliştirme, alan kişi segmentasyonu	Sunumlar, raporlar, gösterge panelleri, infografikler	İş zekası, öngörücü çözümleme, karar verme	Makine öğrenimi, suni zeka, bulut bilişim
Zorluklar	Veri kalitesi, veri gizliliği, emniyet, kullanıcı benimsemesi	Önyargı, yorumlanabilirlik, ölçeklenebilirlik, ahlaki	Veri görselleştirme okuryazarlığı, öykü anlatımı	Veri kullanılabilirliği, veri kalitesi, model yorumlanabilirliği	Maliyet, ölçeklenebilirlik, veri yönetimi
Faydalar	Geliştirilmiş karar alma, artan üretkenlik, azaltılmış maliyetler	Yeni bakış açıları, daha iyi mamüller, geliştirilmiş alan kişi hizmetleri	Daha müessir haberleşme, daha iyi karar alma	Müşterilerin daha iyi anlaşılması, iş performansının iyileştirilmesi	Yeni inovasyon fırsatları, rekabet pozitif yanları

II. Veri Bilimi Periyodu

Veri bilimi periyodu, veri toplama, temizleme, keşfetme, modelleme ve iletmeyi içeren döngüsel bir süreçtir. Veri bilimi döneminin amacı, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek verilerden içgörüler çıkarmaktır.

Veri bilimi periyodu aşağıdaki adımlara ayrılabilir:

• Veri toplama
• Veri temizleme
• Verileri keşfetme
• Modelleme verileri
• Sonuçların iletilmesi

Veri bilimi döneminin her adımı, genel projenin başarısı için önemlidir. Veri toplamak, süreçteki ilk adımdır ve çözmeye çalıştığınız problem için doğru verileri toplamak önemlidir. Verileri temizlemek bir sonraki adımdır ve verilerin hatalardan ve tutarsızlıklardan arınmış olduğu için güvenli olmak önemlidir. Verileri keşfetmek üçüncü adımdır ve verileri kestirmek ve herhangi bir kalıp yahut eğilimi belirlemek önemlidir. Verileri modellemek dördüncü adımdır ve veriler için doğru modeli kura çekmek ve modeli veriler üstünde eğitmek önemlidir. Neticeleri iletmek son adımdır ve veri bilimi projesinin neticelerini paydaşlarla aleni ve öz bir halde paylaşmak önemlidir.

Veri bilimi periyodu yinelemeli bir süreçtir ve yeni içgörüler elde edildikçe değişik adımlar içinde gidip gelmek çoğunlukla gereklidir. Veri bilimi döneminin amacı, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek bir model oluşturmaktır.

III. Veri Bilimi Araçları ve Teknikleri

Veri bilimi, istatistik, makine öğrenimi, suni zeka ve öteki alanlardan gelen tekniklerden yararlanarak verilerden içgörüler çıkaran fazlaca disiplinli bir alandır. Veri bilimcilerinin bunu başarmak için kullandığı fazlaca muhtelif araçlar ve teknikler vardır, bunlar içinde şunlar bulunur:

İstatistiksel çözümleme: Veri bilimcileri, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel çözümleme kullanır. Bu, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve kümeleme şeklinde muhtelif teknikler kullanılarak yapılabilir.
Makine öğrenimi: Makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Bu, sınıflandırma, regresyon ve organik dil işleme şeklinde görevler için kullanılabilir.
Suni zeka: Suni zeka teknikleri, dünyayla etkileşime girebilen ve insanların yapması zor yahut olanaksız olan görevleri yerine getirebilen zeki sistemler kurmak için kullanılabilir. Bu, imaj tanıma, konferans tanıma ve organik dil algılama şeklinde görevler için kullanılabilir.

Veri bilimcileri bu teknikleri icra etmek için muhtelif araçlar kullanırlar, bunlardan bazıları şunlardır:

Programlama dilleri: Veri bilimcileri, modellerini ve algoritmalarını geliştirmek için çoğu zaman Python, R ve Java şeklinde programlama dillerini kullanırlar.
Veri görselleştirme araçları: Veri bilimcileri bulgularını anlamalarına ve iletmelerine destek olması için veri görselleştirme araçlarını kullanırlar. Bu araçlar, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemelerine ve neticelerini başkaları için daha erişilebilir hale getirmelerine destek olabilir.
Büyük veri araçları: Veri bilimcileri çoğu zaman büyük veri kümeleriyle çalışır ve bu veri kümelerini depolamak, tedvir etmek ve çözümleme etmek için büyük veri araçlarını kullanırlar. Bu araçlar, verileri süratli ve bereketli bir halde işlemelerine ve geleneksel yöntemlerle bulunması zorluk derecesi yüksek içgörüleri belirlemelerine destek olabilir.

Veri bilimcilerin kullandığı araçlar ve teknikler, yeni yöntemler geliştirilip yeni teknolojiler kullanılabilir hale geldikçe devamlı olarak evrimleşmektedir. Bu, veri bilimini daima öğrenilecek yeni bir şeyin olduğu dinamik ve coşku verici bir alan haline getirir.

IV. Veri Bilimi Uygulamaları

Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Marketing
• Satış
• Operasyonlar
• Finans
• Esenlik hizmeti
• Üretme
• Perakende
• Devlet
• Medya

Bu uygulamaların her birinde veri bilimi, alan kişi davranışları, piyasa eğilimleri ve operasyonel bereketlilik ile alakalı içgörüler sağlayarak karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilir.

Örnek olarak pazarlamada veri bilimi, en müessir marketing kampanyalarını belirlemek, doğru müşterilere doğru mesajlarla ulaşmak ve marketing kampanyalarının neticelerini ölçmek için kullanılabilir.

Satışlarda veri bilimi, bir ürün yahut hizmeti satın alma olasılığı en yüksek olan müşterileri belirlemek, satış olasılığını kestirmek ve satış stratejilerini optimize etmek için kullanılabilir.

Operasyonlarda veri bilimi, üretim sürecindeki darboğazları belirleyerek verimliliği çoğaltmak, ekipman arızalarını kestirmek ve envanter seviyelerini optimize etmek için kullanılabilir.

Finansta veri bilimi, dolandırıcılığı saptamak, piyasa eğilimlerini kestirmek ve riski tedvir etmek için kullanılabilir.

Esenlik hizmetlerinde veri bilimi, rahatsızlıkları daha erken tespit ederek, tedavi neticelerini tahmin ederek, yeni ilaçlar ve tedaviler geliştirerek hasta bakımını iyileştirmek için kullanılabilir.

Üretimde veri bilimi, nitelik kontrolünü iyileştirmek, üretim süreçlerini optimize etmek ve maliyetleri azaltmak için kullanılabilir.

Perakende sektöründe veri bilimi, alışveriş deneyimini kişiselleştirmek, alan kişi talebini kestirmek ve envanter seviyelerini optimize etmek için kullanılabilir.

Devlette veri bilimi amme güvenliğini çoğaltmak, suçla savaşım etmek ve kaynakları tedvir etmek için kullanılabilir.

Medyada veri bilimi, içerik önerilerini kişiselleştirmek, reklamları hedeflemek ve marketing kampanyalarının etkinliğini ölçmek için kullanılabilir.

Bunlar, veri biliminin işletmeleri ve camiası iyileştirmek için kullanıldığı birçok yoldan bir tek birkaçı. Veriler hacim ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, veri bilimi her türden kuruluşun bilgili kararlar alması ve hedeflerine erişmesi için giderek daha mühim hale gelecektir.

V. Veri Bilimcisinin Kariyeri

Veri bilimcilerine olan istek yüksektir ve iş beklentisinin gelecek yıllarda artmaya devam etmesi beklenmektedir. Emek harcama İstatistikleri Bürosu’na bakılırsa, veri bilimcileri için yaklaşık maaş yılda 110.160 dolardır. Veri bilimcileri çoğu zaman bilgisayar bilimi, istatistik yahut alakalı bir alanda lisans derecesine haizdir. Ek olarak programlama dilleri, veri madenciliği ve makine öğrenimi hikayesinde da deneyimleri vardır.

Veri bilimcileri sıhhat, finans ve üretim şeklinde muhtelif sektörlerde çalışırlar. Becerilerini verileri çözümleme etmek ve işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilecek içgörüler bulmak için kullanırlar. Veri bilimcileri ek olarak yeni veri ürünleri ve hizmetleri geliştirmek için çalışırlar.

Bir veri bilimcisinin kariyeri sıkıntılı ve ödüllendirici olabilir. Veri bilimcilerinin eleştirel düşünebilmeleri ve sorunları çözebilmeleri icap eder. Ek olarak bulgularını başkalarına aleni ve öz bir halde iletebilmeleri icap eder.

Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak bir takım kaynak mevcuttur. Veri biliminde çevrimiçi kurslar, tahsil kampları ve aşama programları bulabilirsiniz. Ek olarak mentorluk programları ve ağ kurma fırsatları da bulabilirsiniz.

Veri bilimcisinin kariyeri, fazlaca fazla potansiyeli olan büyüyen bir alandır. Veri ve analitiğe tutkuluysanız, bu sizin için mükemmel bir kariyer olabilir.

VI. Veri Bilimi Maaşı ve İş Görünümü

Glassdoor’a bakılırsa ABD Birleşik Devletleri’ndeki veri bilimcilerinin yaklaşık maaşı yılda 110.000 dolardır. Sadece maaşlar edinim, tahsil ve durum şeklinde faktörlere bağlı olarak mühim seviyede değişebilir. Doktora derecesine ve 10+ senelik deneyime haiz veri bilimcileri yılda 200.000 doların üstünde maaş kazanabilir.

Veri bilimcileri için iş beklentisi de oldukca kuvvetli. Emek harcama İstatistikleri Bürosu’na bakılırsa, veri bilimcilerine olan talebin 2024’ten 2030’a kadar %28 oranında artması umut ediliyor ki bu bütün meslekler için averajdan fazlaca daha süratli. Bu gelişme, işletmelerin toplamış olduğu veri miktarının artması ve bu verileri çözümleme edip kullanarak bilgili kararlar alabilen profesyonellere duyulan ihtiyaçtan kaynaklanıyor.

Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak bir takım kaynak mevcuttur. Veri bilimcisi olmak için gereksinim duyduğunuz becerileri öğretebilecek çevrimiçi kurslar, tahsil kampları ve aşama programları bulabilirsiniz. Ek olarak, verilerle emek harcama hikayesinde size tatbiki edinim kazandırabilecek stajlar ve burslar da bulabilirsiniz.

VII. Veri Bilimi Etiği ve Gizlilik

Veri bilimi dünyayı iyileştirmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır, sadece zararı dokunan amaçlar için kullanılma potansiyeli de vardır. Veri biliminin ahlaki ve gizlilik etkilerinin bilincinde olmak ve insanların gizliliğini ve haklarını korumak için adımlar atmak önemlidir.

Veri biliminde ortaya çıkan ahlaki sorunlardan bazıları şunlardır:

• Önyargı: Veri bilimi modelleri, ırk, cinsiyet yahut din şeklinde muayyen insan gruplarına karşı önyargılı olabilir. Bu, birine ırkı yahut cinsiyeti sebebiyle kredi yahut iş vermeyi reddetmek şeklinde haksız kararların alınmasına yol açabilir.
• Gizlilik: Veri bilimcilerinin modellerini kurmak için büyük oranda veriye erişmeleri icap eder. Sadece bu veriler çoğu zaman kişilerin isimleri, adresleri ve telefon numaraları şeklinde şahsi bilgilerini ihtiva eder. İnsanların gizliliğini korumak ve verilerinin yetkisiz amaçlar için kullanılmamasını sağlamak önemlidir.
• Şeffaflık: Veri bilimcilerinin verileri iyi mi kullandıkları ve modellerinin iyi mi kararlar almış olduğu hikayesinde saydam olmaları icap eder. Bu, veri kaynakları, modelleri kurmak için kullanılan yöntemler ve modellerdeki ihtimaller içinde önyargılar ile alakalı data sağlamak demektir.

Veri biliminde insanların mahremiyetini ve haklarını korumak için atılabilecek bir takım adım vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Anonimleştirilmiş verileri kullanma: Veri bilimcileri, modellerini kurmak için şahsi olarak tanınabilir herhangi bir data içermeyen anonimleştirilmiş verileri kullanabilirler. Bu, önyargı ve gizlilik ihlalleri riskini azaltmaya destek olabilir.
• Gizliliği korumuş olan tekniklerin kullanılması: Veri bilimi modelleri oluştururken insanların gizliliğini korumak için kullanılabilecek bir takım teknik vardır. Bu teknikler içinde diferansiyel gizlilik, homomorfik şifreleme ve emin fazlaca taraflı hesaplama kullanması yer alır.
• Şeffaflığın sağlanması: Veri bilimcilerin verileri iyi mi kullandıkları ve modellerinin iyi mi kararlar almış olduğu hikayesinde saydam olmaları icap eder. Bu, veri kaynakları, modelleri kurmak için kullanılan yöntemler ve modellerdeki ihtimaller içinde önyargılar ile alakalı data sağlamak demektir.

Veri bilimi dünyayı iyileştirmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır, sadece veri biliminin ahlaki ve gizlilik üstündeki etkilerinin bilincinde olmak ve insanların gizliliğini ve haklarını korumak için adımlar atmak önemlidir.

Veri Biliminin Geleceği

Veri biliminin geleceği parlak. Veriler hacim ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, kabiliyetli veri bilimcilerine olan gereksinim da artacaktır. Veri bilimcileri, her ölçekteki işletmenin bilgili kararlar alması, operasyonlarını iyileştirmesi ve yeni ürün ve hizmetler geliştirmesi için vazgeçilmez olacaktır.

Veri biliminin geleceğini şekillendiren birtakım temel trendler şunlardır:

Büyük verinin büyümesi. Üretilen veri miktarı katlanarak büyüyor ve gelecek yıllarda büyümeye devam edecek. Bu gelişme, sensörlerin, Nesnelerin İnterneti’nin ve toplumsal medyanın artan kullanımıyla sağlanıyor.
Suni zekanın (YZ) yükselişi. YZ giderek daha kuvvetli hale geliyor ve bir zamanlar yalnızca insanoğlu için olası olan görevleri otomatikleştirmek için kullanılıyor. Bu, YZ’nin veri analizi için yeni araçlar ve teknikler geliştirmek için kullanılmasıyla veri bilimi alanında büyük bir etkiye haiz.
Veri okuryazarlığına duyulan gereksinim. Veriler daha da mühim hale geldikçe, insanların verileri anlayıp kullanabilmesi giderek daha da mühim hale geliyor. Bu, hem iş yerinde aynı zamanda genel nüfusta veri okuryazarlığı becerilerine olan talebin artmasına yol açıyor.

Bunlar, veri biliminin geleceğini şekillendiren trendlerden bir tek birkaçı. Verinin önemi artmaya devam ettikçe, kabiliyetli veri bilimcilerine olan gereksinim da artacaktır. Veri bilimcileri, her ölçekteki işletmenin bilgili kararlar alması, operasyonlarını iyileştirmesi ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirmesi için vazgeçilmez olacaktır.

IX. Veri Bilimini Öğrenmek İçin Kaynaklar

Veri bilimini öğrenmek için çevrimiçi kurslar, kitaplar ve öğreticiler dahil olmak suretiyle birçok kaynak mevcuttur. İşte en popüler kaynaklardan birkaçı:

• Coursera Veri Bilimi UzmanlığıCoursera’nın bu ihtisas alanı, veri yönetimi, makine öğrenimi ve derin öğrenme şeklinde mevzuları kapsayan veri bilimine kapsamlı bir giriş sunuyor.
• Columbia Üniversitesi Veri Bilimi:Columbia Üniversitesi’nden alınan bu ders, istatistik, makine öğrenimi ve veri görselleştirme şeklinde mevzuları kapsayarak veri bilimine kapsamlı bir giriş sağlıyor.
• Udacity Makine Öğrenmesine Giriş:Udacity’nin bu kursu, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve karar ağaçları şeklinde mevzuları kapsayarak makine öğrenimine tatbiki bir giriş sağlar.
• Khan Academy Makine Öğrenmesi:Khan Academy’nin bu parasız çevrimiçi deposu, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve derin öğrenme şeklinde mevzuları ele alarak makine öğrenimine kapsamlı bir giriş sağlıyor.
• DataCamp Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi:DataCamp’in bu kursu, veri yönetimi, veri görselleştirme ve makine öğrenimi şeklinde mevzuları kapsayarak veri bilimine yeni başlayanlar için müsait bir giriş sunuyor.

Bu çevrimiçi kurslara ayrıca, veri bilimi ile alakalı bir takım kitap da mevcuttur. İşte en popüler kitaplardan birkaçı:

En son, veri bilimini öğrenmenize destek olabilecek bir takım çevrimiçi tahsil de mevcuttur. İşte en popüler eğitimlerden birkaçı:

S1: Veri bilimi nelerdir?

A1: Veri bilimi, verilerden data ve içgörü çıkarmak için ilmi şekilleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan emek harcama alanıdır.

S2: Veri biliminde kullanılan değişik araçlar ve teknikler nedir?

A2: Veri biliminde kullanılan fazlaca muhtelif araçlar ve teknikler vardır, bunlar içinde şunlar yer alır:

• Makine öğrenimi
• Naturel dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Veri madenciliği
• İstatistiksel çözümleme

S3: Veri biliminin değişik uygulamaları nedir?

A3: Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Marketing
• Satış
• Operasyonlar
• Finans
• Esenlik hizmeti