Veri Bilimi Nedir ?
Veri bilimi, görünmeyen kalıpları bulmak, anlamlı bilgiler elde etmek ve iş kararları vermek için modern araçlar ve teknikler kullanarak büyük hacimli verilerle ilgilenen çalışma alanıdır. Veri bilimi, tahmine dayalı modeller oluşturmak için karmaşık makine öğrenimi algoritmaları kullanır.
Analiz için kullanılan veriler birçok farklı kaynaktan gelebilir ve çeşitli formatlarda sunulabilir.
Artık veri biliminin ne olduğunu bildiğinize göre, günümüzün BT ortamı için veri biliminin neden gerekli olduğunu görelim.
Veri Bilimi Yaşam Döngüsü
Artık veri biliminin ne olduğunu bildiğinize göre, şimdi veri bilimi yaşam döngüsüne odaklanalım. Veri biliminin yaşam döngüsü, her biri kendi görevlerine sahip beş farklı aşamadan oluşur:
- Yakalama: Veri Toplama, Veri Girişi, Sinyal Alımı, Veri Çıkarma. Bu aşama, ham yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanmasını içerir.
- Bakım: Veri Ambarı , Veri Temizleme, Veri Hazırlama, Veri İşleme, Veri Mimarisi. Bu aşama, ham verilerin alınmasını ve kullanılabilecek bir forma getirilmesini kapsar.
- Süreç: Veri Madenciliği , Kümeleme/Sınıflandırma, Veri Modelleme , Veri Özetleme. Veri bilimcileri, hazırlanan verileri alır ve tahmine dayalı analizde ne kadar yararlı olacağını belirlemek için modellerini, aralıklarını ve önyargılarını inceler.
- Analiz Etme: Keşfedici/Doğrulayıcı, Öngörücü Analiz , Regresyon, Metin Madenciliği, Nitel Analiz. İşte yaşam döngüsünün gerçek eti. Bu aşama, veriler üzerinde çeşitli analizlerin yapılmasını içerir.
- İletişim: Veri Raporlama, Veri Görselleştirme, İş Zekası , Karar Verme. Bu son adımda, analistler analizleri çizelgeler, grafikler ve raporlar gibi kolay okunabilir formlarda hazırlarlar.
Veri Bilimi için Ön Koşullar
İşte veri biliminin ne olduğunu öğrenmeye başlamadan önce bilmeniz gereken bazı teknik kavramlar.
1. Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, veri biliminin bel kemiğidir. Veri Bilimcilerinin temel istatistik bilgilerine ek olarak sağlam bir makine öğrenimi anlayışına sahip olmaları gerekir.
2. Modelleme
Matematiksel modeller, veriler hakkında halihazırda bildiklerinize dayanarak hızlı hesaplamalar ve tahminler yapmanızı sağlar. Modelleme aynı zamanda Makine Öğreniminin bir parçasıdır ve verilen bir problemi çözmek için hangi algoritmanın en uygun olduğunu ve bu modellerin nasıl eğitileceğini belirlemeyi içerir.
3. İstatistik
İstatistik , veri biliminin merkezinde yer alır. Sağlam bir istatistik tutacağı, daha fazla zeka elde etmenize ve daha anlamlı sonuçlar elde etmenize yardımcı olabilir.
4. Programlama
Başarılı bir veri bilimi projesini yürütmek için bir miktar programlama gereklidir . En yaygın programlama dilleri Python ve R. Python, öğrenmesi kolay olduğu ve veri bilimi ve ML için birden çok kitaplığı desteklediği için özellikle popülerdir .
5. Veritabanları
Yetenekli bir veri bilimcisi, veritabanlarının nasıl çalıştığını, nasıl yönetileceğini ve onlardan nasıl veri çıkarılacağını anlamalıdır.
Veri Bilimi Sürecini Kim Denetliyor?
İşletme Yöneticileri
İşletme yöneticileri, veri bilimi eğitim yöntemini denetlemekten sorumlu kişilerdir. Birincil sorumlulukları, sorunu karakterize etmek ve analitik bir yöntem oluşturmak için veri bilimi ekibiyle işbirliği yapmaktır. Bir veri bilimcisi pazarlama, finans veya satış departmanını denetleyebilir ve bölümden sorumlu bir yöneticiye rapor verebilir. Amaçları, veri bilimcileri ve BT yöneticileriyle yakın işbirliği yaparak projelerin zamanında tamamlanmasını sağlamaktır.
BT Yöneticileri
Onları BT yöneticileri takip ediyor. Üye uzun süredir örgütteyse, sorumluluklar şüphesiz diğerlerinden daha önemli olacaktır. Veri bilimi etkinliklerini mümkün kılmak için altyapı ve mimariyi geliştirmekten öncelikle sorumludurlar. Veri bilimi ekipleri, verimli ve güvenli bir şekilde çalışmalarını sağlamak için sürekli olarak izlenir ve buna göre kaynaklar sağlanır. Ayrıca veri bilimi ekipleri için BT ortamları oluşturmaktan ve sürdürmekten sorumlu olabilirler.
Veri Bilimi Yöneticileri
Veri bilimi yöneticileri çayın son bölümünü oluşturuyor. Öncelikle tüm veri bilimi ekip üyelerinin çalışma prosedürlerini izler ve denetlerler. Ayrıca, üç veri bilimi ekibinin günlük faaliyetlerini yönetir ve takip ederler. Proje planlama ve izlemeyi ekip büyümesiyle harmanlayabilen ekip oluşturuculardır.
Veri Bilimcisi nedir?
Veri bilimcileri, karmaşık sorunları ele alma teknik becerisine ve ayrıca hangi soruların yanıtlanması gerektiğini araştırma arzusuna sahip en yeni analitik veri uzmanları arasındadır. Onlar matematikçilerin, bilgisayar bilimcilerinin ve trend tahmincilerinin bir karışımı. Ayrıca hem iş hem de BT sektörlerinde çalıştıkları için yüksek talep görüyorlar ve iyi maaş alıyorlar.
Günlük olarak, bir veri bilimcisi aşağıdaki görevleri yapabilir:
- İçgörü elde etmek için veri kümelerindeki kalıpları ve eğilimleri keşfedin.
- Tahmin algoritmaları ve veri modelleri oluşturun.
- Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri veya ürün tekliflerinin kalitesini iyileştirin.
- Önerileri diğer ekiplere ve üst yönetime dağıtın.
- Veri analizinde R, SAS, Python veya SQL gibi veri araçlarını kullanın.
- Veri bilimi yenilikleri alanında en iyisi.
Veri Bilimcisi Ne Yapar?
Veri biliminin ne olduğunu biliyorsunuz ve bu iş rolünün tam olarak nasıl olduğunu merak ediyor olmalısınız – işte cevap. Bir veri bilimcisi , anlamlı içgörüler elde etmek için iş verilerini analiz eder. Başka bir deyişle, bir veri bilimcisi iş sorunlarını aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi adımla çözer:
- Veri toplama ve analizi ile uğraşmadan önce, veri bilimcisi doğru soruları sorarak ve anlayış kazanarak sorunu belirler.
- Veri bilimcisi daha sonra doğru değişkenler ve veri kümelerini belirler.
- Veri bilimcisi, birçok farklı kaynaktan (kurumsal veriler, kamu verileri vb.) yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri toplar.
- Veri toplandıktan sonra, veri bilimcisi ham verileri işler ve analiz için uygun bir formata dönüştürür. Bu, tekdüzeliği, eksiksizliği ve doğruluğu garanti etmek için verilerin temizlenmesini ve doğrulanmasını içerir.
- Veriler kullanılabilir bir forma dönüştürüldükten sonra, analitik sisteme (ML algoritması veya istatistiksel bir model) beslenir. Burası, veri bilimcilerinin kalıpları ve eğilimleri analiz ettiği ve tanımladığı yerdir.
- Veriler tamamen işlendiğinde, veri bilimcisi fırsatları ve çözümleri bulmak için verileri yorumlar.
- Veri bilimcileri, uygun paydaşlarla paylaşmak ve sonuçları iletmek için sonuçları ve içgörüleri hazırlayarak görevi tamamlar.
