Veri Biliminin Gizemini Ortaya Çıkarmak: Bu Dönüştürücü Alanın Temellerini Ortaya Çıkarmak

Zamanımızın en büyüleyici ve dönüştürücü alanlarından birinin ardındaki sırları açığa çıkarmaya hazır mısınız? Veri bilimi dünyasının derinliklerine dalıp onun esrarengiz doğasını açığa çıkaracağımız heyecan verici bir yolculuğa kendinizi hazırlayın. Bu blog yazısında temel konuları açığa çıkaracağız ve veri bilimini bu kadar heyecan verici bir disiplin haline getiren temelleri açığa çıkaracağız. O halde dedektif şapkanızı kapın ve bu yenilikçi alanda yatan inanılmaz güce hayran kalmaya hazırlanın.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, iş operasyonlarını iyileştirme konusunda muazzam potansiyele sahip, gelişen bir alandır. En basit haliyle veri bilimi, yararlı kararlar vermek için verilerden anlam çıkarma sürecidir. Ancak veri bilimi yalnızca rakamları hesaplamakla ilgili değildir; aynı zamanda verilerin arkasındaki bağlamı ve motivasyonları anlamakla da ilgilidir. Bu anlayış, iş süreçlerinizi iyileştirmek veya şirket politikasını bilgilendirmek için kullanılabilecek öngörüler oluşturmanıza olanak tanır.

Nitelikli bir veri bilimcisi olmak için istatistik, makine öğrenimi, büyük veri işleme ve diğer ilgili alanlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Ancak, bu alanlarda önceden deneyiminiz olmasa bile, başlamanıza yardımcı olacak çevrimiçi pek çok kaynak bulunmaktadır. Çok çalışmaya ve yeni kavramlar öğrenmeye istekli olduğunuz sürece veri bilimci olmak, takip edeceğiniz en ödüllendirici kariyerlerden biri olabilir.

Veri Biliminin Tarihi

Veri biliminin tarihi yüz yıldan fazladır ve birçok dönüşüme sahne olmuştur. Veri Bilimi, büyük miktarda veriden anlam çıkarma çalışması olarak başladı. Ancak bugün veri bilimi olarak bildiğimiz şey, 1900'lerin başlarındaki köklerinin çok ötesinde bir gelişme gösterdi. Günümüzde veri bilimi, makine öğrenimi, istatistiksel analiz, bilgi erişimi ve iş analizi dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çok çeşitli bilgi ve becerileri kapsayan bir alandır.

Çeşitliliği göz önüne alındığında, veri biliminin kökenlerini kesin olarak belirlemek zordur. "Veri bilimi" terimi ilk olarak 2000 yılında Brian Cunningham ve Ross Quinlan tarafından InformationWeek dergisi için "Veri Bilimcisi: Yeni BT Profesyoneli mi?" başlıklı bir makalede tanıtıldı. Bu makalede, şirketlerin BT uzmanlarından nasıl daha fazlasını talep etmeye başladıklarını ve bu yeni profesyonel sınıfının, güçlü analitik düşünme yeteneklerinin yanı sıra güçlü niceliksel yetenekler de dahil olmak üzere çeşitli becerilere sahip olması gerektiğini anlattılar. Cunningham ve Quinlan'ın "veri bilimi" terimini icat etmediğini belirtmek gerekir; bu başlık ilk olarak 2001 yılında Purdue Üniversitesi'nde konuyla ilgili bir makale yayınlayan Shreyas Doshi'ye verilmiştir.

Kökenleri biraz belirsiz olsa da veri biliminin ortaya çıkışından bu yana uzun bir yol kat ettiği açıktır. Yıllar geçtikçe, büyük veri kümelerinden içgörü elde etmeye yardımcı olmak için çeşitli teknikler geliştirildi; bunlardan bazıları bugün hala kullanılıyor, diğerleri ise alandaki çeşitli ilerlemeler nedeniyle gözden düşmüş durumda. Örneğin veri kümelerinden içgörü elde etmek için kullanılan ilk tekniklerden biri "kart sıralama" olarak biliniyordu. Kart sıralamada, veriler küçük gruplara ayrılır ve her grup müşteri türü, ürün grubu vb. gibi farklı kategorilere göre sıralanır. Bu yöntem başlangıçta müşterilerin çeşitli ürünlerle nasıl etkileşimde bulunduğunu incelemek için kullanıldı ve en eski biçimlerden biriydi. veri madenciliği.

Zamanla veri bilimi daha geniş bir bilgi ve beceri yelpazesini kapsayacak şekilde gelişti. Günümüzde veri bilimcilerinin genellikle matematik, istatistik, makine öğrenimi ve iş analizi konularında güçlü bir geçmişe sahip olmaları gerekmektedir. Bilgi ve becerilerdeki bu çeşitlilik nedeniyle veri bilimini belirli bir kategoriye sınıflandırmak zor olabilir. Ancak birçok kişi veri biliminin öncelikle büyük veri kümelerinden içgörülerin çıkarılmasını ve analizini kapsayan bir alan olduğunu iddia ediyor.

Veri Biliminde Kullanılan Başlıca Teknikler

Veri biliminde verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için çeşitli teknikler kullanırız. Veri biliminde kullanılan başlıca teknikler şunlardır:

Veri madenciliği: Büyük veri kümelerinden yararlı bilgilerin çıkarılması işlemidir.
Veri analizi: Anlamlı bilgiler bulmak için karmaşık verileri yönetilebilir parçalara ayırma sürecidir.
Makine öğrenimi: Makine öğrenimi, veri biliminde sıcak bir konudur ve açıkça programlanmadan verilerden "öğrenebilen" bir algoritma alt kümesini ifade eder.

Bir Veri Bilimcisinin Alet Kemerinin Araçları Nelerdir?

Veri bilimi söz konusu olduğunda herkesin kendi tanımı var gibi görünüyor. Peki veri bilimi ile neyi kastediyoruz? Basitçe söylemek gerekirse, karar almaya yardımcı olabilecek içgörüleri bulmak için bilimsel yöntem ve araçların verilere uygulanmasıdır. Bir veri bilimcinin alet kemerinde hangi araçlara ihtiyacı vardır?

Veri biliminde kullanılan birçok farklı yazılım paketi ve programlama dili vardır ancak en yaygın kullanılanlardan bazıları R, Python, SQL ve Java'dır. Ayrıca bir veri bilimcinin büyük olasılıkla Hadoop ve Spark gibi büyük veri teknolojilerine erişmesi gerekecektir.

Gerekli araçları ve kaynakları topladıktan sonra bir veri bilimcinin bir sonraki adımı verilerini işlemeye başlamaktır. Bu, kirli veya güncelliğini yitirmiş kayıtları temizlemek gibi basit görevleri veya eğilimleri veya korelasyonları belirlemek gibi daha karmaşık analizleri içerebilir. Verileri işledikten sonra, bir veri bilimci, paydaşları çıkardıkları sonuçlar hakkında bilgilendirmek için genellikle bulgularıyla birlikte görsel olarak çekici tablolar ve grafikler oluşturur.

Başarılı bir Veri Bilimcisi olmak için nasıl eğitim alabilirim?

Veri bilimi, bilinçli kararlar vermek için verilerden anlam çıkarma sürecidir. Üç ana göreve ayrılabilir: temizleme, keşfetme ve modelleme. Temizleme, geçersiz veya alakasız veri noktalarının tanımlanmasını ve kaldırılmasını içerir. Keşfetme, gizlenmiş olabilecek kalıpları ve öngörüleri bulmak için verileri derinlemesine incelemeyi içerir. Modelleme, sonuçlara ulaşmak için istatistiksel modellerin verilere uygulanmasını içerir.

Veri biliminde başarılı bir kariyer için gereken beceriler bir sır değil. Ancak bu becerilerin uygun eğitim olmadan kazanılması zor ve zaman alıcı olabilir. Veri Bilimi Eğitim Kampı gibi programların kullanışlı olduğu yer burasıdır. Bu üç aylık kurs, verileri temizlemek ve keşfetmekten etkili modeller oluşturmaya kadar veri biliminin tüm temellerini kapsar.

Nasıl başarılı bir veri bilimci olacağınızla ilgili daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, veri biliminin gizemini ortadan kaldırma: Bu dönüştürücü alanın temellerini ortaya çıkarma konulu blog gönderimize göz atın.