Konseptten Koda Profesyoneller İçin Bir Veri Bilimi Yolculuğu

I. Veri Bilimi

II. Makine Öğrenmesi

III. Derin Öğrenme

IV. Büyük Veri

V. Tahmini Analitik

VI. Veri Görselleştirme

VII. Veri Bilimi için Araçlar

VIII. Veri Biliminin Uygulamaları

IX. Veri Biliminin Yararları

Temel Sorular

Antet	Özellikler
Veri Bilimi	* Veri toplama * Veri temizleme * Veri analizi * Veri modelleme * Veri görselleştirme
Makine Öğrenmesi	* Gözetimli öğrenme * Gözetimsiz öğrenme * Güçlendirme öğrenimi
Büyük Veri	* Hacim * Çeşitlilik * Hız * Doğruluk
Suni Zeka	* Makine öğrenimi * Organik dil işleme * Bilgisayarlı görüş * Robotik
İstatistikler	* Tanımlayıcı istatistikler * Çıkarımsal istatistikler * Hipotez testi * Regresyon analizi

II. Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenebilir, kalıpları belirleyebilir ve tahminlerde bulunabilir. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

* Organik dil işleme
* Bilgisayarlı görüş
* Konferans tanıma
* Robotik
* Tıbbi teşhis
* Finansal tecim
* Satın alan Hizmetleri

Makine öğrenimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları daha kuvvetli hale geldikçe, hayatlarımızda giderek daha mühim bir rol oynayacaklardır.

III. Derin Öğrenme

Derin öğrenme, suni sinir ağlarını kullanarak veri gösterimlerini öğrenmek için makine öğrenmesinin bir alt alanıdır. Derin öğrenme modelleri çoğu zaman imaj sınıflandırması, naturel dil işleme ve konferans tanıma şeklinde görevler için kullanılır.

Derin öğrenme modelleri çoğu zaman büyük veri kümeleri üstünde eğitilir ve muhtelif görevlerde son teknoloji neticeleri elde edebilirler. Sadece, derin öğrenme modelleri bununla beraber kompleks ve eğitilmesi zor olabilir ve aşırı uyuma meyilli olabilirler.

Derin öğrenme hızla büyüyen bir alandır ve fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Imaj sınıflandırması
• Organik dil işleme
• Konferans tanıma
• Makine çevirisi
• Tıbbi teşhis
• Finansal tecim

Derin öğrenme, fazlaca muhtelif endüstrilerde büyük bir etkiye haiz olan kuvvetli bir araçtır. Derin öğrenme modelleri gelişmeye devam ettikçe, gelecekte bu değişen teknolojinin daha da fazla uygulamasını görmeyi bekleyebiliriz.

IV. Tahmini Analitik

Tahmini çözümleme, gelecekteki neticeleri anlamak için verilerin kullanılmasıdır. Verilerdeki kalıpları belirlemek ve hemen sonra bu kalıpları kullanarak gelecekteki vakalar hakkındaki tahminlerde bulunmak için istatistiksel teknikler kullanan bir veri bilimi dalıdır. Tahmini çözümleme, esenlik, finans ve marketing dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif sektörlerde kullanılır.

Tahmine dayalı çözümleme için kullanılabilecek muhtelif teknikler vardır, bunlar içinde şunlar yer alır:

• Regresyon analizi
• Sınıflandırma
• Kümeleme
• Vakit serisi analizi

Bu tekniklerin her birinin kendine has kuvvetli ve sıska yönleri vardır ve muayyen bir tatbik için en iyi teknik, mevcut verilere ve analizin hedeflerine bağlı olacaktır.

Öngörücü analizler, işletmeler için kuvvetli bir enstruman olabilir, şu sebeple gelecek hakkındaki daha iyi kararlar almalarına destek olabilir. Sözgelişi, bir perakendeci, olası alan kişi kaybını belirlemek için öngörücü analizleri kullanabilir ve peşinden bu müşterileri elde tutmak için adımlar atabilir. Bir banka, kredilerini ödeyememe riski altında olan müşterileri belirlemek için öngörücü analizleri kullanabilir ve peşinden bu riski azaltmak için adımlar atabilir.

Tahmini çözümleme hala nispeten yeni bir alan, sadece önemi hızla artıyor. Giderek daha çok veri kullanılabilir hale geldikçe, işletmeler geleceğe dair içgörüler elde etmek için giderek daha çok tahminli analize yöneliyor.

V. Tahmini Analitik

Tahmini çözümleme, gelecekteki vakaları anlamak için verilerin kullanılmasıdır. Verilerdeki kalıpları belirlemek ve hemen sonra bu kalıpları kullanarak gelecekteki sonuçlar hakkındaki tahminlerde bulunmak için istatistiksel teknikler kullanan bir veri bilimi dalıdır. Tahmini çözümleme, aşağıdakiler şeklinde muhtelif iş uygulamalarında kullanılabilir:

• Dolandırıcılık tespiti
• Satın alan kaybı tahmini
• Ürün önerileri
• Risk değerlendirmesi
• Tedarik zinciri optimizasyonu

Tahmini çözümleme, işletmelerin daha iyi kararlar almasına ve karlarını iyileştirmesine destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, tahmini analizleri kullanarak potansiyel riskleri ve fırsatları belirleyebilir ve kaynaklarını iyi mi tahsis edecekleri hikayesinde daha bilgili kararlar alabilirler.

VI. 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, detayları hem aleni aynı zamanda öz bir halde iletmek için kullanılır. Verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve aykırı değerleri belirlemek ve gelecekteki vakalar hakkındaki tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Veri görselleştirme, karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Veriyi daha erişilebilir ve anlaşılması daha rahat hale getirerek, veri görselleştirme işletmelerin ürünleri, hizmetleri ve marketing kampanyaları hakkındaki daha iyi kararlar almasına destek olabilir.

Veri görselleştirme için kullanılabilecek birçok değişik enstruman vardır. En popüler araçlardan bazıları Tableau, Power BI ve Google Informasyon Studio’dur. Bu araçlar, başkalarıyla paylaşılabilen etkileşimli ve görsel olarak cazibeli veri görselleştirmeleri kurmayı kolaylaştırır.

Veri görselleştirme hızla büyüyen bir alandır. Giderek daha çok veri üretildikçe, verileri görselleştirmek için enstruman ve tekniklere duyulan gerekseme giderek daha mühim hale gelmektedir. Veri görselleştirme, karar vermeyi iyileştirmek ve detayları aleni ve öz bir halde iletmek için kullanılabilen kıymetli bir araçtır.

VII. 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:

• Apache Hadoop: Büyük ölçekli veri kümeleri için dağıtılmış bir dosya sistemi ve işleme çerçevesi.
• Apache Kıvılcımı: Süratli ve genel amaçlı bir küme hesaplama çerçevesi.
• Tensor Akışı: Derin öğrenme için bir makine öğrenmesi kütüphanesi.
• scikit-öğren:Denetimli ve denetimsiz öğrenmeye yönelik bir makine öğrenmesi kütüphanesi.
• Matplotlib: Python için bir çizim kütüphanesi.
• Denizdoğumu: Python için istatistiksel çizim kütüphanesi.

Bunlar veri bilimi için mevcut olan birçok araçtan bir tek birkaçıdır. Muayyen bir vazife için en iyi enstruman, projenin muayyen gereksinimlerine bağlı olacaktır.

Veri Biliminin Uygulamaları

Veri bilimi, fazlaca muhtelif uygulamalara haiz hızla büyüyen bir alandır. Veri biliminin en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Öngörücü analizler
• Dolandırıcılık tespiti
• Satın alan segmentasyonu
• Tavsiye sistemleri
• Organik dil işleme
• Imaj tanıma
• Konferans tanıma
• Tıbbi teşhis
• Otonom otomobiller

Bunlar, veri biliminin hayatlarımızı iyileştirmek için kullanıldığı birçok yoldan bir tek birkaçı. Veriler giderek daha bolca hale geldikçe, veri biliminin potansiyel uygulamaları da büyümeye devam edecektir.

IX. Veri Biliminin Yararları

Veri biliminin birçok faydası vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş alan kişi deneyimi
• Geliştirilmiş inovasyon
• Artan rekabet pozitif yanları

İşletmeler veri bilimini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, daha üretken olabilir, maliyetleri azaltabilir, alan kişi deneyimini iyileştirebilir, daha süratli yenilik yapabilir ve rekabet pozitif yanları elde edebilirler.

S: Veri bilimi nelerdir?

A: Veri bilimi, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek içgörüler elde etmek amacıyla verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır.

S: Veri biliminin değişik türleri nedir?

A: Veri biliminin birçok değişik türü vardır sadece en yaygın olanlardan bazıları şunlardır:

• Makine öğrenimi
• Derin öğrenme
• Büyük veri
• Öngörücü analizler
• Veri görselleştirme

S: Veri biliminin yararları nedir?

Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• İş operasyonlarına ilişik yeni bakış açıları
• Geliştirilmiş alan kişi hizmetleri
• Artan inovasyon