Ana Sayfa Veri Bilimi Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi Nedir?

Veri Biliminin önemini anlamak için ilk önce Verinin ne olduğundan ve günlük hayatta ne kadar veri akışı olduğundan bahsetmek istiyorum. O zaman başlayalım 😊

200
Veri Bilimi Nedir
Veri Bilimi Nedir

Veri Bilimi Nedir?

 

Veri Biliminin önemini anlamak için ilk önce Verinin ne olduğundan ve günlük hayatta ne kadar veri akışı olduğundan bahsetmek istiyorum. O zaman başlayalım 😊

Veri Nedir?

Veri hamdır, işlenmemiştir ve analiz edilmemiştir. Bu veri analiz edilip işlenince bilgi olur. Elimizdeki verileri bilgiye dönüştürdüğümüzde bize anlamlı veriler(bilgi) haline gelir. Bir verinin tek başına bir anlamı ve işlevi bulunmamaktadır. Ama bu veriler bir araya getirilip işlenirse bu bilgi olur. Bilgi ve Veriyi daha iyi anlamak için örneklerle anlatalım.

Veri: Ali: 65, Zeynep: 64, Nur: 96, Ahmet:59, Kemal: 45, Büşra:94 … (Öğrencilerin Not Ort.)

Bilgi: Kızların not ortalaması erkeklerden fazladır.

Veri Biliminin kısaca tanımı, Veriden anlamlı bilgi çıkarma işlemi diyebiliriz. Bunu daha detaylı anlatacağım. Veriden anlamlı bilgi işlemi çıkarmak için elimizdeki Veri Miktarı çok önemlidir. Bu konuyu biraz daha detaylı anlatmak istiyorum.

 

  • 2005 yılında kadar toplam 130 EB veri
  • 2010 yılına kadar 1200 EB veri
  • 2015’e kadar 7900 EB veri
  • 2020’de tahminen 40900 EB veri

2017–2018–2019 yıllarında günlük üretilen verilere bakalım.

  • 2017 ve 2018 yılındaki verilerin resmini koy.
  • 2019 Yılındaki Günlük Veriler (Resmini buraya koy.)
  • (Resmi daha iyi incelemek için link koy.)[1]
  • (Üşengeçler için veri boyut resmi koy.)
  • Türkiye hakkında verileri koy ve link bırak. [2]

Yazıyı uzatıp fazla sıkmak istemediğim için bu konu hakkındaki araştırmaları link olarak bırakacağım.[3–15]

Veri Bilimin bu kadar kıymetli hale getiren başlıca sebeplerden birisi elimizdeki verilerin çok fazla artmasıdır. Diğer sebep ise, bu verileri işleyecek donanımlar eskiden yetersizdi. Şimdi durum farklı, donanımlar daha fazla gelişmiş durumdadır.

 

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, karmaşık problemleri çözmek için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriyi, işe yarar/değerli bilgiye dönüştürmeye yarar.

Veri bilimi; alan uzmanlığı, programlama becerileri, matematik ve istatistik bilgisi ve kişisel beceriler gibi çeşitli alanlarını kullanarak verilerden anlamlı bilgi çıkarma işlemine Veri Bilimi diyebiliriz.

 

İlk önce Programlama Beceresinden bahsetmek istiyorum. Dil fanatikliği yapmak istemiyorum. Bu yüzden elimizdeki verilere bakarak konuşmak istiyorum.

 

Veri biliminde en çok kullanılan 5 programlama dili :

  • Python (% 57),
  • C / C ++ (% 44),
  • Java (% 41),
  • R (%37), ve
  • JavaScript (% 28) sizleri.

IEEE Spectrum’un 2018 için hazırladığı programlama dillerinin kullanımıyla ilgili araştırmanın sonuçları da şöyle: [10]

 

  • Neden Python Resmi

İş ilanlarını ınceleyıp ona göre bir bir rapor hazırlayan birinin sonucu koy ve yazıyı ekle. Linkı ekle.

  • link [11]

 

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

Programlama Becerileri:

veri bilimi ve yapay zeka projelerinde bir kaçış yok, sektörde bir “veri bilimci” olarak çalışıyorsanız, mutlaka kullandığınız altyapının/algoritmanın teorik detayını bilmeniz gerekiyor.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

 

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

 

Şirketlerin daha akıllıca iş kararları almalarına yardımcı olacak gizli bilgileri ortaya çıkarmakla ilgilidir. Örneğin:

 

  • Netflix verileri, kullanıcının ilgisini çeken şeyleri anlamak için film izleme modellerini mayınlar ve bunu Netflix’in hangi orijinal serisinin üreteceğine karar vermek için kullanır.

 

  • Müşterilerinizin hangi ürünlere baktığını, satın alma geçmişini, yaşı ve geliri gibi mevcut verilerden müşterilerinizin ne istediğini bilseydiniz nasıl olurdu? Kuşkusuz tüm bu verilere daha önce sahip oldunuz, ancak şimdi çok miktarda ve çeşitli verilerle,modelleri daha etkin şekilde eğitebilir ve ürünü müşterilerinize daha hassas bir şekilde önerebilirsiniz. Bu şekilde şirketinizi geliştirmesini artırabilirsiniz.

 

  • Örnek olarak hava tahminini alalım. Modeller oluşturmak için gemilerden, uçaklardan, radarlardan, uydulardan veriler toplanabilir ve analiz edilebilir.Bu modeller sadece havayı tahmin etmekle kalmayacak, aynı zamanda herhangi bir doğal felaketin ortaya çıkmasını öngörmede de yardımcı olacaktır. Önceden uygun önlemleri almanıza ve birçok değerli hayatı kurtarmanıza yardımcı olacaktır.

 

  • Amazon’un tavsiye motorları, algoritmaları tarafından belirlenen, satın almanız için öğeler önerir. Netflix size filmler önerir. Spotify size müzik önerir.

 

  • Gmail’in spam filtresi veri ürünüdür — sahnelerin arkasındaki algoritma gelen postayı işler ve bir iletinin önemsiz olup olmadığını belirler.

 

  • Kendi kendini süren otomobiller için kullanılan bilgisayar görüşü aynı zamanda veri ürünüdür — makine öğrenme algoritmaları trafik ışıklarını, yoldaki diğer arabaları, yayaları vb. Tanıyabilir.

 

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

 

Veri Bilimi, ham verilerden gizli kalıpları keşfetme amacıyla çeşitli araçların, algoritmaların ve makine öğrenme ilkelerinin bir karışımıdır . Bunun istatistikçilerin yıllardır yaptıklarından ne farkı var?

  • Veri Bilimci vs Veri Analizci resmi koy.

 

 

Veri Bilimci Nedir? Ne İş Yapar?

Veri bilimci çeşitli araçlar ile elindeki veriyi betimleyen, içerisindeki yapılar üzerinden çıkarımlar yapabilen; tahminsel, öngörüsel, önleyici ve reçetesel modellemeler yapabilen görseldeki özelliklerin kesişiminde duran kişidir:

 

 

 

 

Referanslar

  1. http://res.cloudinary.com/yumyoshojin/image/upload/v1/pdf/future-data-2019.pdf
  2. https://dijilopedi.com/2019-turkiye-internet-kullanim-ve-sosyal-medya-istatistikleri/
  3. https://www.internetlivestats.com/google-search-statistics/
  4. https://thenextweb.com/contributors/2019/01/30/digital-trends-2019-every-single-stat-you-need-to-know-about-the-internet/
  5. https://blog.microfocus.com/how-much-data-is-created-on-the-internet-each-day/#
  6. https://biographon.com/youtube-stats/
  7. https://www.omnicoreagency.com/instagram-statistics/
  8. https://www.omnicoreagency.com/facebook-statistics/
  9. https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science
  10. https://medium.com/@ayyucekizrak/yapay-zekaya-ba%C5%9Flama-rehberi-91e79d3de8e1
  11. https://towardsdatascience.com/which-programming-language-should-data-scientists-learn-first-aac4d3fd3038

 

YORUM YOK

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz