Veri Bilimi Üzerine Eksiksiz Kılavuz

Büyük depolamaya ihtiyaç duyulan bir döneme girdik. Aslında depolama ihtiyacı, müşterilerinin ve satışlarının uzun kayıtlarını tutmak zorunda kalan işletmelerin en zorlu sorunlarından biriydi. 2010 yılında, ilgili alandaki insanlar, büyük verileri tek bir yerde depolamak için bir çerçeve veya daha doğrusu bir çözüm için çalışmaya başladı. Büyük verileri depolayabilecek çerçeveler geliştirdikten sonra ortaya çıkan asıl sorun, verilerin işlenmesi ve kaydırılmasıydı.

Nesnelerin İnterneti'ndeki (1) gelişmeler nedeniyle, veri biliminin çerçevesinin %90'ı günümüz çağında(2) geliştirildi. Veri bilimi sayesinde her gün 2,5 kentilyon bayttan fazla veri üretilir, işlenir ve saklanır. Bu veriler işletmeden işletmeye değişiklik gösterebilir. Alışveriş merkezlerindeki veri depolamayı sosyal medya platformlarındaki gönderilere kadar içerir. Genel olarak. Bu veriler büyük veri olarak bilinir.

• Veri Bilimi Tanımı
• Tarih
• Önem
• Neden veri bilimini seçmelisiniz?
• Veri bilimine nasıl girilir
• Yaşam döngüsü
• İşlem
• Araçlar
• İş için veri bilimi
• Faydalar
• Zorluklar
• Veri bilimi ve veri analitiği
• Veri bilimi ve makine öğrenimi
• Veri bilimi vs yazılım mühendisliği
• Büyük veri ve veri bilimi
• Gelecek
• Trendler
• Kaynaklar

Veri Bilimi Nedir?

Yetenekli bilgisayar bilimcileri veya profesyonelleri için bu, zorlu bir kariyer yolundan başka bir şey olmayabilir. Bununla birlikte, yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verilerden veri, içgörü ve bilgi elde etmek için algoritmalar, sistemler ve matematiksel denklemlerin kullanılmasına atıfta bulunan disiplinler arası bir alandır. Doğal fenomeni anlamak için profesyoneller, makine öğrenimini, veri analizini ve istatistikleri bir arada birleştirir.

Veri Bilimi Tarihi

Veri bilimi tarihte değerli bir yere sahiptir. Ancak, şimdi olduğu kadar geniş bir terim değildi. Eski Yunanlılardan Mısır hiyerogliflerine kadar, tarihte veri veya yazılı kayıtları tek bir yerde derleme görevlerine sahip birçok profesyonel vardı. Ancak dünya ilerledikçe istatistikçilerin veri derlediğini gördük. Veri bilimi kategorisine girerler. Forbes'a göre, 1940'ların başından beri işletmelerin ve işletmelerin verileri kaydetmesine ve depolamasına yardımcı oluyor.

Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Geçmişte işletmelerin kullanmak zorunda olduğu veriler daha küçük boyutlu ve çoğunlukla yapılandırılmıştı. Geleneksel veriler, BI araçlarıyla kolayca analiz edilebilir. Ancak günümüz işletmelerinin verileri yapılandırılmamış ve boyut olarak daha büyüktür. BI araçları, genellikle sensörlerde, finansal günlüklerde, forumlarda vb. bulunan büyük hacimli verileri işleme yeteneğinden yoksundur.

Bu nedenle, yapılandırılmamış verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için gelişmiş ve karmaşık analitik araçlara, süreçlere ve algoritmalara ihtiyacımız var.

Neden Veri Bilimini Seçmelisiniz?

Harvard Üniversitesi'nin yıllık işletme incelemesine göre, bir veri bilimcisi, günümüz dünyasında en üst meslek (4) olarak kabul edilmektedir. Aslında, veri bilimcileri yüzyılın en çok ücret alan profesyonelleri arasındadır. Peki, veri bilimini bir kariyer yolu olarak bu kadar önemli kılan nedir? Bu yüzyılda öğrenmek neden önemlidir? Bir işin mevcut piyasada en çok aranan işlerden biri olduğu gizli bir gerçek değil.

Hiç zaman kaybetmeyelim ve bu mesleği seçmenin neden daha iyi olduğunu görelim. Akışta ilerlerken, büyük firmaların performanslarını artırmak için ihtiyaç duyduğu veri bilimcilerinin mevcut gereksinimlerini de tartışacağız.

Gerçekte, iş için veri bilimi, büyük veri ve veri madenciliğinde üstel bir artış anlamına gelir. Binlerce endüstride devrim yaratan ve onları en zorlu rekabetlere sokan tek yakıttır. Bu nedenle, birçok işletme, verileri mümkün olan en iyi şekilde analiz ederken, yönetirken ve işlerken verilerin mevcut özelliklerini ve eğilimlerini anlama konusunda yetkin profesyonellere ihtiyaç duyar.

Kariyer yolunuz olarak seçmeniz için bazı nedenler:

• ^21. Yüzyılın Yakıtı

  ^21. yüzyılda yaşıyoruz ve bu aşamada veri bilimi endüstrilerde devrim yaratıyor. Mobil ve elektronik endüstrisi bile ürünlerini güvenli hale getirmek için büyük veri tekniklerini kullanıyor. Büyük verileri kullanmanın arkasındaki amaç, güçlü, yüksek performanslı makineler icat etmektir.

  Her sektör, performansını ve satışlarını artırabilmesi için veri analizine çok ihtiyaç duyar. Bunu yapmak için, sahiplerin verileri analiz edebilecek ve tüketici satın almalarının dalgalanan modellerini anlayabilecek yetenekli bir veri bilimci ekibine ihtiyacı var.

• Talep ve Arz Sorunları

  Her endüstrinin çok büyük hacimli yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri vardır. Bununla birlikte, ürünler oluşturmak için faydalı bilgileri dönüştürmek için bol miktarda kaynak yoktur. Ayrıca, verileri anlama ve analiz etme becerisine sahip çok fazla insan yoktur. Bu nedenle, piyasada veri bilimci sıkıntısı var. Aslında okuma yazma oranı çok düşük. Dolayısıyla bu boşluğu ve boşluğu doldurmak için veri bilimini seçmeniz gerekiyor.

• Kazançlı Bir Kariyer

  Glassdoor, tipik bir veri bilimcisinin ortalama bir Amerikalının ulusal maaşından yaklaşık %163 daha fazla kazandığını belirtiyor. Bu nedenle, büyük bir gelir balonuyla sonuçlanacak çok umut verici bir kariyer yoludur.

  Bir veri bilimcisi, makine dili, matematik ve istatistik üzerinde hakimiyet sahibidir. Öğrenme eğrisi derin ve diktir. Bu nedenle veri bilimcilerin piyasadaki değeri oldukça yüksektir. Şirketin tüm süreçleri, bir veri bilimcisinin veri odaklı yaklaşımlarına ve kararlarına bağlıdır. Bu nedenle, satışlarını artırmak için her endüstri bir veri bilimcisi ekibine ihtiyaç duyar. Bu, seçtiğiniz en uygun sektörde çalışmanıza izin verir.

• Veri Bilimi Dünyayı Daha İyi Bir Yer Yapar

  İş için veri bilimi entelektüel bir kavramdır. Kuruluşlar ve işletmeler, faydalı ürünler oluşturmak için büyük verileri iyi bir şekilde kullanıyor. Örneğin, veriler doktorların hastalarının sağlığı hakkında daha iyi kavrayışlara sahip olmalarına yardımcı olabilir.

• Veri Bilimi Yarının Kariyeridir

  Her sanayici bu alana girmenin gelecekte mali durumunuzu güvence altına almak anlamına geldiğini bilir. Temelde yarının kariyeridir. Endüstriler otomasyona doğru ilerledikçe, piyasaya veri odaklı ürünler tanıtılıyor. Bu nedenle endüstriler, daha iyi veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olmak için uzun vadede veri bilimcilerine ihtiyaç duyabilir. Bir veri bilimcisinin işi, yalnızca yararlı verilerden içgörüler çıkarmakla sınırlıdır. Ancak, bu beceri o şirketin büyümesine ve gelişmesine yardımcı olacaktır.

Veri Bilimine Nasıl Girilir?

Veriler, her şirket için değerli bir varlıktır ve en pahalı varlık olarak kabul edilir. Veri madenciliği, analiz etme, temizleme ve yorumlama becerileri kazanmak gibi çeşitli yollarla veri bilimine girebilirsiniz.

Ancak, burada, içine girmeyi seçebileceğiniz geniş bir disiplinler arası alanda bazı bölümler bulunmaktadır.

• Veri Bilimcisi olarak

  Veri bilimcilerinin işi, ilgili, şirketle ilgili veya satışla ilgili verileri bulmaktır. Yalnızca iş becerilerine sahip olmakla kalmazlar, aynı zamanda verileri nasıl temizleyeceklerini, çıkaracaklarını, yapılandıracaklarını ve sunacaklarını da bilirler. Tüm işletmeler, hacimli yapılandırılmamış verileri işlemek, analiz etmek ve yönetmek için bir veri bilimci ekibine ihtiyaç duyar. Bilim adamları tarafından elde edilen sonuçlar daha sonra analiz edilir ve veriye dayalı kararların alınmasında kullanılır.

• Veri Analisti olarak

  Veri analistleri, temel olarak, şirketin iş analistleri ve veri bilimcileri arasında yaygın olarak bulunan boşluğu kapatır. Yalnızca veriye dayalı yanıtlara ihtiyaç duyan sorgularla sağlanır. Kuruluş daha sonra bu yanıtları veriye dayalı bir iş stratejisi oluşturmak için kullanır. Bir veri analisti, yalnızca bulgularını yönetim kurulu yetkililerine iletmekten değil, aynı zamanda analiz edilen sonuçları yapılabilir nitel eylem çağrısı öğelerine dönüştürmekten de sorumludur.

• Veri Mühendisi olarak

  Veri mühendisleri, zaman içinde hızla veya katlanarak değişen verilerin işlenmesinden ve yönetilmesinden esas olarak sorumludur. Ana odak noktaları, veri boru hatlarını optimize etmek, verileri dağıtmak, yönetmek ve aktarmak, böylece bir veri bilimcisi veya veri analistine gidebilmesidir.

Teknik İncelemeyi İndirin: Ölçekli Veri Bilimi

Veri Bilimi Yaşam Döngüsü

İşte ana noktalar:

• keşif

  Herhangi bir araştırma projesine başlamadan önce proje gereksinimlerini, bütçeyi ve spesifikasyonları kabul etmek önemlidir. Bir veri bilimcisi olarak, doğru sorguları ve soruları sorma ve önceliklendirme yeteneğine sahip olmalısınız. Burada size verilen işgücünü, bütçeyi, zamanı ve teknolojiyi değerlendirmeniz yeterlidir. Ayrıca, başlangıç ​​hipotezleri olarak bilinen bir IH oluşturmanız ve bunu test etmeniz gerekebilir.

• Veri Hazırlama

  İkinci aşamada, proje için genel bir analiz gerçekleştirmek için gelişmiş analitik araçlara (yalnızca IB araçlarına değil) veya bir sanal alana ihtiyacınız vardır. Bunun için verilerinizi ön işleme için modellemeniz gerekir. Sonunda, verileri doğrudan sanal alana çıkarır, yükler ve dönüştürürsünüz.

  R dili, verileri çıkarmanıza, temizlemenize ve dönüştürmenize yardımcı olabilir. R, iki değişken arasında kolayca bir ilişki kurabilmeniz için bir anahat sağlar. Veriler temiz ve işlenmeye hazır olduğunda üçüncü aşamaya geçin.

• Model Planlama

  İki değişken arasındaki ilişkiyi belirtmek için taktik ve yöntemler bulamadınız. Bu ilişkiler, bir sonraki aşamada oluşturacağınız algoritmaların temelini oluşturmak için gereklidir.

• Model Oluşturma

  Bu aşama tamamen test amacıyla veri kümelerini kullanmak için ayrılmıştır. Kullanılan araçların yöntemleri çalıştırmak için yeterli olduğundan emin olmak için bazı testler yapmanız gerekir. Performansı ve yöntemleri daha sağlam hale getirmek için kümeleme, ilişkilendirme ve sınıflandırma gibi öğrenme tekniklerini analiz etmeniz gerekir.

• operasyonel hale getirmek

  Modeli oluşturduktan sonra teknik raporları, kodları, raporları, brifingleri vb. göndermeniz gerekir. Tüm yapılandırılmış veriler, performans hakkında çok küçük bir düzeyde belirli bir görüşe sahip olmanıza yardımcı olacaktır.

• Sonuçları iletin

  Son aşama, hedefinize ulaşıp ulaşamadığınızı belirler. Bu aşama, tüm sonuçların, temel bulguların ve yöntemlerin paydaşlara iletilmesidir. Sonuçlar, projenin başarısız mı yoksa başarılı mı olduğunu belirleyecektir.

Veri Bilimi Süreçleri

Makine öğrenimi dili ve veri madenciliği teknikleri yardımıyla model oluşturmak için 5 ana süreç vardır. Her süreç iki yönlüdür çünkü her zaman geri dönebilirler. Süreçlerden kısaca bahsedeceğiz.

• Hedefler

  Fırsatları ve hedefleri belirlemek, veriye dayalı bir sonuca doğru ilk adımdır. Başlamak için, bir hipotez oluşturmanız ve test etmeniz gerekir.

• Elde etmek

  İkinci adım, verileri avlamak, elde etmek ve ardından modeli oluşturmak için hazırlamaktır.

• Yapı

  Bundan sonra, modeli nasıl oluşturabileceğinizi keşfetmeniz gerekir. En iyi modelleme yöntemini seçin.

  Test etmek ve doğrulamak için belirli veri kümelerini kullanın. Bundan sonra, onu iyileştirmenin yollarını bulabilirsiniz.

• optimize et

  İşlenen verileri izleyin, analiz edin ve en iyi bulgular için iyileştirin.

• Teslim etmek

  Son aşamada, bulgularınızdan elde ettiğiniz anlamlı içgörüleri sunmalısınız. Bu, paydaşların veriye dayalı iş stratejileri oluşturmasına yardımcı olacaktır.

Veri Bilimi Araçları

Bir veri bilimcisi, işini gerçekleştirmek için bir araç sanal alanına sahiptir. Bazı araçlarına bakalım:

Bilgisayar veya programlama dili bu alanda önemli bir rol oynar. Dolayısıyla bir veri bilimcisi python, R-language, Scala, Java, Julia vb. modern dillerde yetkin olmalıdır. Genellikle, bu dillerin tamamında komuta sahip olmak gerekmez, ancak SQL, python ve R üzerinde komuta sahip olmak gerekir. dil çok önemli.

İstatistiksel hesaplamalar için bilim adamları, mümkün olduğunda kitaplıkları ve önceden var olan yazılımları kullanır. Bu bilim adamlarının kullandığı temel yazılım ve kitaplıklardan bazıları Numpy, Pandas, Shiny, D3 ve ggplot2'dir.

Raporlama ve araştırma için genellikle Jupyter, R markdown, Knitr ve iPython gibi çerçeveler kullanırlar. Bilim insanının kullandığı bazı ilişkili araçlar vardır. Bunlar Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop vb.

Ayrıca uzmanlar, veritabanı yönetimi ve işleme sistemlerinin nasıl ele alınacağını da bilirler.

( Ayrıca Okuyun: En İyi Veri Bilimi Araçları)

İşletmeler için Veri Bilimi

Bir veri bilimi uzmanının aynı zamanda bir iş danışmanı olması gerekir. Verilerle çalışırken, hiç kimsenin öğrenemeyeceği kadar çok şey öğrenirler. Bu, bilim insanlarının bilgiyi ve faydalı görüşleri paylaşarak en iyi iş stratejilerini oluşturmaya katkıda bulunmaları için bir fırsat yaratır. Veri içgörüleri, bilim insanlarının sonuçları çözümler biçiminde sunmasına olanak tanıyan destekleyici sütunlardan başka bir şey değildir.

Veri Biliminin Faydaları

İşte bazı avantajlar ve çıktılar:

• Veri bilimi, veri kümelerine ve girdilere dayalı değerleri tahmin etmek için kullanılır.
• Gruplama ve örüntü tespitleri için kullanılabilir.
• Dolandırıcılık veya anormallik tespitini belirlememize yardımcı olur.
• Yüz, video, görüntü, ses ve metin tanımaya izin verir.
• FICO puanını iyileştirmeye yardımcı olur.
• Ayrıca tamamen demografiye dayalı pazarlamaya da fayda sağlayabilir.
• Satışları, geliri ve optimizasyonu takip etmemize yardımcı olur.

Veri Bilimi Zorlukları

Büyük yatırımlara rağmen, birçok şirket verilerinden anlamlı içgörüler elde edemiyor. Kaotik ortam, işletmenin veri bilimi zorluklarıyla yüzleşmek zorunda kalmasının ana nedenidir. Zorluklardan bazıları şunlardır:

• Uzmanların verimsizliği

  Uzmanların, BT yönetiminin izniyle verilere erişmesi gerekiyor, düzgün çalışmaya başlayabilmeleri için çok uzun süre beklemeleri gerekiyor. Dil dönüştürme gibi diğer zorluklar da bilim adamlarının verimliliğini etkileyebilir.

• Kullanılabilir Makine Öğrenimi Modellerine Erişim Yok

  Bazı makine öğrenimi modelleri, uygulamalarda dağıtılamaz veya yeniden kodlanamaz. Bu nedenle tüm iş uygulama geliştiricisinin sorumluluğundadır.

• BT Yöneticileri Desteğe Daha Fazla Zaman Ayırıyor

  Pazarlama departmanındaki bir veri bilimcisi ekibi, finans ekibinin kullandığı araçları kullanmıyor olabilir. Bu nedenle, BT yöneticilerinin veri bilimcilerine destek sağlaması çok zaman alıyor.

Veri Bilimi Vs. Veri analizi

Veri analitiği ile veri bilimi aynı şey midir? Eh, her şey bağlama bağlıdır. Bir uzman, tahmin edilen algoritmaları oluşturmak için genellikle ham veya yapılandırılmamış verileri kullanır. Bu, analitik kategorisine girer. Eşzamanlı olarak, önceden oluşturulmuş raporların teknik olmayan bir iş kullanıcısı tarafından yorumlanması veri bilimi olarak kabul edilmez. Veri analitiği çok geniş bir terimdir.

Veri Bilimi Vs. Makine öğrenme

'Makine öğrenimi' terimi, veri bilimi ile derinden ilişkili olsa da, biraz farklıdırlar. Makine öğrenimi teknikleri, açık fikirli sorunları çözmek için araç kutusunu kullanır, ancak bu kategoride, geniş makine öğrenimi kategorisine uymayan başka yöntemler de vardır.

Veri Bilimi Vs. Yazılım Mühendisliği

Yazılım mühendisliği, son kullanıcılar için özellikler, uygulamalar ve işlevler geliştirmeye odaklanır. Oysa veri bilimi yalnızca yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verilerin madenciliği, toplanması, analiz edilmesi ve test edilmesi süreciyle ilgilenir.

Fark hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız şu makaleye göz atın: Veri Bilimi veya Yazılım Mühendisliği - Karşılaştırma

Büyük Veri Vs. Veri Bilimi

Büyük veri çok geniş bir terimdir. Temelde veri madenciliği, veri parçalama, veri temizleme vb. her şeyi içerir. Ayrıca büyük veri, depolanamayan değerli veriler topluluğudur. Oysa veri bilimi, tahmine dayalı analiz, derin öğrenme, istatistik ve verilerden anlamlı içgörüler elde etmekle ilgilenir.

Veri Biliminin Geleceği

Veri bilimi için piyasa değerinin artmaya devam etmesi bekleniyor. Algoritma, teknoloji, yapay zeka, örüntü tanıma ve derin öğrenme ile ilgili her şirket istihdam sağlayacaktır. Ancak bundan yararlanmak için bir veri bilimi kariyer yolu olan Bootcamp'a kaydolabilir ve tüm temellerini öğrenebilirsiniz.

Veri Bilimi Trendleri

• Otomatik veri temizleme ve özellik mühendisliği gibi veri bilimi otomasyonu.
• Veri güvenliği ve gizliliği her geçen gün önem kazanmaktadır.
• Bulut bilişim, herkesin sınırsız işlem gücüyle büyük boyutlu verilere erişmesine ve bunları depolamasına olanak tanır.
• Derin öğrenmenin ardından, doğal dil öğrenme ve işleme, veri biliminde yerini alıyor.

Kaynaklar

Temel bilgileri öğrenmek için birçok kaynak var. Bunlardan ikisi:

• İş için Veri Bilimi Pdf

  Şirketler, veri bilimini kullanarak hizmet ve ürünleri geliştiriyor. Örneğin, destek hizmet merkezinden veya çağrı merkezinden toplanan veriler toplanır ve daha sonra sonuç olarak değerli içgörüler elde etmek için veri bilimcisi ve veri analistlerine gönderilir. Ayrıca lojistik, teslimat hızını optimize etmek için hava durumu ve trafik düzenleriyle ilgili verileri topluyor.

• Veri Bilimi Podcast'leri

  Veri bilimi podcast'leri trendlere ve haberlere odaklanır. Yapay zeka, doğal dil işleme ve önyargılı veriler gibi konular en sıcak konulardan bazılarıdır.

(Ayrıca Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin En İyi Veri Bilimi Podcast'leri)

Son düşünceler

Veri bilimi, bir işletmenin iş hedeflerine ulaşma yeteneği üzerinde önemli bir etki yaratır. Bu hedefler stratejik, operasyonel veya finansal olsun, veri bilimi, faydalı ve anlamlı veri içgörüleri aracılığıyla büyük keşifler ortaya çıkarabilir.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veri Bilimi Teknolojisi Neden Büyük Veriden Daha Büyük?

Satış Ortaklığı Pazarlamasında Dolandırıcılık Tespitinin Arkasındaki Veri Bilimi

İşletmeler İçin Dikkate Alınması Gereken En İyi Büyük Veri Analitiği Araçları