Veri Bilimi Nasıl Öğrenilir?

Veri bilimcisi olmak ödüllendirici bir kariyerdir, ancak alanı öğrenmek bir ömür boyu bağlılık ve sıkı çalışma gerektirir. Bir yılda veya altı ayda veri bilimcisi olamazsınız. Veri Bilimi Yol Haritasının yardımıyla, aşağıda listelenen yetenekler, bir veri bilimcisi olmak için öğrenmeniz gereken ilk becerilerdir.

Veri bilimini öğrenmekle gerçekten ilgileniyorsanız, Intellipaat tarafından sunulan Veri Bilimcisi Kursu size büyük fayda sağlayacaktır.

Aşağıda belirtilen aşağıdaki konular bu blogda tamamlanacaktır:

• Veri Bilimi Nedir?
• Veri Bilimini öğrenmenin çeşitli yolları
  • Bir Programlama Dili Seçin
  • İstatistik
  • SQL öğrenin
  • Veri temizleme
  • Keşifsel Veri Analizi
  • Makine Öğrenimi Algoritmalarını Öğrenin
  • Analytics Vidhya ve Kaggle Uygulaması
• Çözüm

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, güncel sorunlar için veriye dayalı çözümler geliştirmek ve analiz etmek için bilimsel ve teknolojik becerileri birleştiren bir alandır. İstatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve diğer ilgili alanlardan ilkeleri içeren çok disiplinli bir alandır.

Veri bilimindeki profesyoneller, analizler sunmak ve zorlu sorunlara çözümler sunmak için en son istatistiklerden, derin öğrenmeden ve makine zekasından yararlanır. Firmalar rakiplerini geride bırakmak için verileri kullanmaya çalıştıkça, veri bilimi birçok kuruluşun çok önemli bir parçası haline geldi.

Veri bilimi, kuruluşlar tarafından müşterilerinin gereksinimlerini daha iyi anlamak, olasılıkları tespit etmek ve daha etkili stratejiler formüle etmek için daha sık kullanılıyor.

Veri bilimi daha sonra çağdaş iş ortamına dahil edildi. Veri bilimi, esasen oldukça büyük veri kümelerinden önemli içgörüler çıkarma çalışmasıdır. Korelasyonları, korelasyonları ve diğer içgörüleri aramak için verileri filtrelemek için gelişmiş analitik yöntemlerin kullanılmasını içerir.

Veri bilimcileri, derin öğrenme, makine öğrenimi ve veri madenciliği dahil olmak üzere çok sayıda araç ve yöntem kullanan verileri analiz eder ve yorumlar. Veri bilimcileri, veriler hakkında daha fazlasını keşfedebilir ve bu yöntemleri kullanmak için gizli bilgileri keşfedebilir.

Veri Bilimini öğrenmenin çeşitli yolları

Veri bilimini öğrenmenin en popüler yollarından biri çevrimiçi kurslardır. Giriş niteliğindeki kurslardan makine öğrenimi ve derin öğrenim gibi belirli konuları kapsayan daha ileri düzey kurslara kadar çeşitli çevrimiçi kurslar mevcuttur. Bu kursların çoğu kendi hızınızda olduğundan, sizin için uygun olduğunda onlar üzerinde çalışabilirsiniz. Bu kursların birçoğu Coursera, edX ve Udemy gibi platformlarda bulunabilir.

Veri bilimini öğrenmenin başka bir yolu da temel eğitim kamplarına katılmaktır. Eğitim kampları, yalnızca birkaç gün içinde veri bilimiyle ilgili çeşitli konuları kapsayan yoğun kurslardır.

Ek olarak, yakındaki bir kolej veya üniversitedeki kurslara kaydolarak veri bilimi öğrenebilirsiniz. Çok sayıda kolej, alanın temellerinde uzmanlaşmak için harika bir yöntem olabilecek veri bilimi kursları sunmaktadır. Derslere şahsen kaydolarak eğitmenler ve diğer öğrencilerle ağ kurabilirsiniz.

Daha bağımsız öğrenirseniz, kendinizi veri biliminde de eğitebilirsiniz. Öğreticiler, kitaplar ve web siteleri dahil olmak üzere birçok internet kaynağı aracılığıyla veri bilimini öğrenebilirsiniz. Ayrıca Stack Overflow veya Reddit gibi çevrimiçi forumlara katılarak deneyimli veri bilimcilere sorular sorabilirsiniz.

Temel eğitim programlarının çoğu yüz yüze yapılır, ancak bazı çevrimiçi seçenekler de vardır. Eğitim kampları, kısa sürede veri bilimine yoğun ve kapsamlı bir giriş yapmanın harika bir yoludur. Hindistan'daki ünlü Bootcamp'lardan biri de Hindistan'daki en iyi Veri Bilimi Kursunu sağlayan Intellipaat'tır.

İşte veri bilimini öğrenmek ve teknolojinin hızla gelişen bu alanını kavramak isteyenler için bazı ipuçları:

ADIM 1: Bir Programlama Dili Seçin (Python / R)

Bir programlama dili öğrenmek, veri bilimi yolculuğuna başlamanın ilk adımıdır. Python, ikisinin en popüler programlama dilidir ve çoğu veri bilimci tarafından kullanılır.

Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy ve çok daha fazlası gibi çok sayıda yerleşik kitaplığı destekler ve kullanımı basit ve çok yönlüdür.

ADIM 2: İstatistikler

İstatistik ve olasılık bilgisi, veri bilimcisi olmak için yemeklerdeki tuz kadar gereklidir. Bunları anlamak, veri bilimcilerin devasa veri kümelerini daha iyi yorumlamalarına, bunlardan içgörüler edinmelerine ve analiz etmelerine yardımcı olacaktır.

3. ADIM: SQL öğrenin

Büyük veritabanlarından veri ayıklamak ve bunlarla etkileşim kurmak için SQL kullanılır. Birçok normalleştirme türünü anlamak, iç içe geçmiş sorgular oluşturmak, birlikte ilişkili sorguları kullanmak, birleştirme işlemlerini yürütmek vb. veriler üzerinde ve ham biçimde ayıklamak öncelikler olmalıdır. Veriler daha sonra Python kitaplıkları veya Microsoft Excel kullanılarak daha fazla temizlenecektir.

ADIM 4. Veri Temizleme

Bir veri bilimcisi tarafından bir projeye harcanan zamanın çoğu, veri setini temizlemek, eksik değerleri ele almak ve istenmeyen bilgileri silmek için harcanır.

Bunu, Pandas ve Numpy gibi birkaç yerleşik Python kitaplığını kullanarak başarabilirsiniz. Ek olarak, Microsoft Excel'deki verilerle çalışma konusunda becerikli olunmalıdır.

ADIM 5: Keşifsel Veri Analizi

Veri bilimi ancak keşifsel veri analizi yapıldığında mümkündür. Veri modellerini bulmak, verileri değerlendirmek ve verilerdeki doğru eğilimleri belirlemek, veri bilimcinin tamamlaması gereken sayısız işten sadece birkaçıdır.

ve bunlardan faydalı içgörüler vb. elde etmek için farklı grafiksel ve istatistiksel tekniklerin kullanılması, örneğin:

1. A) Pandalar ve Numpy Tabanlı Veri Analizi
2. B) Verilerin Manipüle Edilmesi
3. C) Veri görselleştirme.

ADIM 6: Makine Öğrenimi Algoritmasını Öğrenin

Google, “Makine öğrenimi, analitik modellerin oluşturulmasını otomatikleştiren bir veri analizi tekniğidir. dayalı yapay zekanın bir bölümüdür.

Bir veri bilimcinin istihdamının en önemli aşaması, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak çeşitli sürümler oluşturdukları ve herhangi bir duruma en etkili yanıtı tahmin etmeleri ve bulmaları gerektiği zaman olacaktır.

Bu aşama, sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları tanımlayabileceği ve çok az veya hiç insan müdahalesi olmadan kararlar alabileceği fikrine dayanmaktadır.

7. ADIM: Analitik Vidhya ve Kaggle Üzerinde Pratik Yapın

Konunun temellerini öğrendikten sonra Veri Biliminde pratik deneyim kazanmanın zamanı geldi. Size pratik deneyimler sağlayabilecek Kaggle ve Analytics Vidhya gibi birkaç çevrimiçi kaynak vardır.

hem temel hem de uzman düzeylerinde veri kümeleriyle çalışan uzmanlık. Farklı makine öğrenimi algoritmalarını, analiz yöntemlerini vb. anlamanıza yardımcı olabilirler.

Çözüm

Veri bilimini nasıl öğrenmeye karar verirseniz verin, bunun çok fazla bağlılık ve çaba gerektiren karmaşık bir konu olduğunu aklınızda tutmanız çok önemlidir. Ancak, işe koyulmaya hazırsanız, veri bilimi yeni olasılıklara yol açabilecek kazançlı bir alan olabilir.