Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığı gibi alanlardan teknikleri kullanmayı içerir.Veri bilimcileri, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Bu verileri finans, sağlık, perakende ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerde önemli soruları yanıtlamak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için kullanırlar.Veri bilimi, toplumun birçok alanında yenilik ve dönüşümü yönlendiren, hızla büyüyen bir alandır. Güçlü analitik, teknik ve problem çözme becerilerine sahip bireyler için sayısız kariyer fırsatı sunan heyecan verici bir alandır.

Yapılandırılmış Veri Nedir?

Yapılandırılmış veriler, belirli bir biçimde, tipik olarak bir tablo veya sabit bir şemada düzenlenen verileri ifade eder. Araması, sıralaması ve analizi kolaydır ve bir veritabanında veya elektronik tabloda kolayca saklanabilir. Yapılandırılmış veriler tipik olarak sayısal veya kategorik niteliktedir ve genellikle belirli soruları yanıtlamak veya kararları bildirmek için kullanılır.Yapılandırılmış verilere örnek olarak mali kayıtlar, müşteri verileri ve ürün bilgileri verilebilir. Yapılandırılmış veriler genellikle, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmayan ve genellikle analiz edilmesi ve işlenmesi daha zor olan yapılandırılmamış verilerle karşılaştırılır. Yapılandırılmamış verilere örnek olarak metin, ses ve video verilebilir.Veri biliminde, bir sorun veya durum hakkında daha eksiksiz bir anlayış elde etmek için yapılandırılmış veriler genellikle yapılandırılmamış verilerle birlikte kullanılır. Veri bilimcileri, modeller oluşturmak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonunu kullanabilir.

Yapılandırılmamış Veri Nedir?

Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmayan ve tipik olarak yapılandırılmış verilere göre analiz edilmesi ve işlenmesi daha zor olan verilerdir. Genellikle düzensizdir ve bir tabloya veya elektronik tabloya düzgün bir şekilde sığmaz. Yapılandırılmamış veriler genellikle metin ağırlıklıdır ve belgeler, e-postalar, sosyal medya gönderileri, ses ve video kayıtları ve daha fazlası gibi çok çeşitli biçimleri içerebilir.Yapılandırılmamış veriler genellikle, belirli bir formatta düzenlenen ve genellikle aranması, sıralanması ve analiz edilmesi kolay olan yapılandırılmış verilerle karşılaştırılır. Yapılandırılmış veriler genellikle doğası gereği sayısal veya kategoriktir ve genellikle belirli soruları yanıtlamak veya kararları bildirmek için kullanılır.Veri biliminde, yapılandırılmamış veriler, bir sorun veya durum hakkında daha eksiksiz bir anlayış elde etmek için genellikle yapılandırılmış verilerle birlikte kullanılır. Veri bilimcileri, modeller oluşturmak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonunu kullanabilir. Yapılandırılmamış verilerle çalışmak genellikle yapılandırılmış verilerden daha zordur, ancak yalnızca yapılandırılmış verileri kullanarak ortaya çıkarılması mümkün olmayabilecek değerli içgörüler sağlayabilir.

Veri Bilimi Yöntemleri Nelerdir?

Veri bilimcilerin verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için kullandıkları birçok yöntem ve teknik vardır. Bazı yaygın veri bilimi yöntemleri şunları içerir:

• Veri temizleme ve hazırlama: Veri bilimcileri genellikle verileri analiz için temizlemek ve hazırlamak için önemli miktarda zaman harcarlar. Bu, eksik değerleri ele alma, aykırı değerlerle ilgilenme ve verileri kullanılabilir bir biçimde biçimlendirme gibi görevleri içerebilir.
• Keşifsel veri analizi: Veri bilimcileri, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri anlamak için istatistiksel ve görselleştirme teknikleri kullanır. Bu, grafikler ve çizelgeler oluşturmayı, özet istatistikleri hesaplamayı ve eğilimleri ve anormallikleri tanımlamayı içerebilir.
• Veri modelleme: Veri bilimcileri, verilerdeki ilişkileri tanımlamak ve tahminlerde bulunmak için matematiksel modeller oluşturur. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve daha fazlası gibi teknikleri kullanabilirler.
• Makine öğrenimi: Veri bilimcileri, verileri analiz etmek ve tahminler yapmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu, bir dizi etiketli veri üzerinde bir model eğitmeyi ve ardından yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için modeli kullanmayı içerir.
• Veri görselleştirme: Veri bilimcileri, analizlerinin sonuçlarını açık ve çekici bir şekilde sunmak için görselleştirme araçlarını ve tekniklerini kullanır. Bu, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri göstermek için çizimler, çizelgeler ve haritalar oluşturmayı içerebilir.
• Bunlar, veri biliminde kullanılan birçok yöntem ve teknikten sadece birkaçıdır. Veri bilimcileri, karmaşık sorunları çözmek ve verilerden değerli içgörüler çıkarmak için genellikle çok çeşitli araç ve tekniklerden yararlanır.

Veri Bilimi Algoritmaları Nelerdir?

Veri biliminde sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli görevler için kullanılan birçok algoritma vardır. Veri biliminde kullanılan bazı yaygın algoritmalar şunları içerir:

• Doğrusal regresyon: Bu, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Genellikle tahminlerde bulunmak veya değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır.
• Lojistik regresyon: Bu, bir müşterinin kayıp yapıp yapmayacağını tahmin etmek gibi ikili bir sonucun olasılığını modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.
• Karar ağaçları: Bu, öğelerin özelliklerine dayalı olarak ağaç benzeri bir karar modeli oluşturarak öğeleri sınıflandırmak için kullanılan bir makine öğrenme algoritmasıdır.
• Rastgele ormanlar: Bu, birden çok karar ağacını birleştiren ve tahminler yapmak için bunların birleşik çıktılarını kullanan bir topluluk makine öğrenimi algoritmasıdır.
• K-ortalamalar kümeleme: Bu, verileri benzerliğe dayalı olarak kümeler halinde gruplandırmak için kullanılan denetimsiz bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
• Destek vektör makineleri (SVM'ler): Bu, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Verileri sınıflara ayırmak için bir hiper düzlem oluşturur.

veri biliminde kullanılan pek çok algoritma bulunur. Yukarıdaki algoritmalar sıkça adını duyacağınız ve günlük teknolojilerde karşınıza çıkacak veri bilimi algoritmalarıdır.

Ana Veri Bilimi Araçları Nelerdir?

Veri temizleme ve hazırlama, veri görselleştirme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere çeşitli görevler için veri bilimcilerin kullanabileceği birçok araç vardır. Bazı yaygın veri bilimi araçları şunları içerir:

• Python: Bu, veri bilimcileri tarafından veri işleme, görselleştirme ve makine öğrenimi gibi görevler için kullanılan popüler bir programlama dilidir.
• R: Bu, istatistiksel hesaplama ve veri görselleştirme için özel olarak tasarlanmış bir programlama dili ve yazılım ortamıdır.
• SQL: Bu, ilişkisel veri tabanlarında depolanan verileri yönetmek ve değiştirmek için kullanılan bir programlama dilidir.
• Excel: Bu, veri bilimcileri tarafından veri işleme ve görselleştirme gibi görevler için sıklıkla kullanılan bir elektronik tablo programıdır.
• Jupyter: Bu, veri analizi için etkileşimli not defterleri geliştirmek ve çalıştırmak için açık kaynaklı bir platformdur.
• Tableau: Bu, veri içgörülerini iletmeye yardımcı olmak için grafikler, çizimler ve panolar oluşturmak için kullanılan bir görselleştirme aracıdır.
• TensorFlow: Bu, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur. Derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi görevler için yaygın olarak kullanılır.

Veri bilimcilerin kullanabileceği birçok araçtan yalnızca bazıları bunlardır. Karmaşık sorunları çözmek ve verilerden değerli içgörüler çıkarmak için genellikle farklı araçların bir kombinasyonunu kullanılır. Temel araçları öğrenmek veri bilimi öğrenme sürecini hızlandıracaktır.

Yaygın Veri Bilimi Teknikleri Nelerdir?

Veri biliminde verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için kullanılan birçok teknik vardır. Bazı yaygın veri bilimi teknikleri şunları içerir:

• Veri görselleştirme: Verileri görsel olarak temsil etmek ve kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olmak için çizimlerin, çizelgelerin ve haritaların kullanılmasını içerir.
• Veri madenciliği: Büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için algoritmalar ve istatistiksel tekniklerin kullanılmasını içerir.
• Makine öğrenimi: Bu, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlamak için algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanılmasını içerir.
• Doğal dil işleme (NLP): Bu, metin ve konuşma verilerini işlemek ve analiz etmek için algoritmalar ve teknikler kullanmayı içerir.
• Tahmine dayalı modelleme: Bu, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için istatistiksel modeller oluşturmayı içerir.
• Derin öğrenme: Bu, verilerdeki kalıpları ve özellikleri öğrenmek için yapay sinir ağlarının kullanılmasını içeren makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Veri bilimi, günümüzün dinamik dünyasında büyük bir öneme sahiptir. Sürekli gelişen teknolojiyle yeni ve heyecan verici alanlar ortaya çıkmaktadır. Derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi teknikler, veri bilimi alanında öne çıkan ve büyük bir etki yaratan yaklaşımlardan sadece birkaçıdır. Derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak verilerden otomatik olarak öğrenme yeteneği sunar ve görüntü tanıma, ses işleme gibi birçok alanda devrim yaratmıştır. Doğal dil işleme ise, metin verilerini anlama, çeviri, metin üretimi gibi alanlarda kullanılır ve insan-makine etkileşimini geliştirmede kritik bir rol oynar. Bu tekniklerin öğrenilmesi hem bireysel gelişim hem de iş dünyasında yeni fırsatlar yakalama açısından son derece önemlidir. Eğer veri biliminin heyecan verici ve yenilikçi yönleri sizi cezbetmişse, derin öğrenme, doğal dil işleme gibi teknikleri öğrenmek için pek çok kaynak sizi bekliyor.Kaynak:Pathak, S., Krishnaswamy, V., & Sharma, M. (2023). Big data analytics capabilities: a novel integrated fitness framework based on a tool-based content analysis.Enterprise Information Systems, 17(1), 1939427.