Veri Bilimi: Bilmeniz Gereken Her Şey

Veri bilimi, değerli içgörüler elde etmek için şeyler hakkında bilgi toplayan, depolayan ve analiz eden alandır.

Şirketler uzun süredir veri bilimi faaliyetleriyle uğraşıyorlar, ancak son zamanlarda İnternet kullanıcı verilerindeki patlama ve daha ucuz bulut altyapısı, sektörde bir patlama yarattı.

Benzer disiplinlerle karşılaştırıldığında, veri bilimi nispeten yenidir ve hala gelişmektedir. Dolayısıyla, gelecek için bir kariyer yolu olarak eşit derecede umut veriyor.

Bu gönderi, veri bilimi ve bunun size veya şirketinize nasıl fayda sağlayabileceği hakkında bilmeniz gereken her şeyi listeler.

Neden Veri Bilimi?

Veri bilimcilere olan talep sürekli artıyor, bu nedenle bu alana girmek için iyi bir neden. Diğer bir iyi neden de, veri biliminin nispeten iyi ödeme yapmasıdır, bu nedenle geliriniz hakkında fazla endişelenmenize gerek yoktur.

Ek olarak, birçok sektörde veri bilimcisi olarak çalışabilirsiniz, böylece tek bir sektörle sınırlı kalmazsınız. Finansal hizmetlerden lojistiğe, üretime, telekomünikasyona, sağlık hizmetlerine vb. kadar modelleri bulmak ve performansı incelemek için analitik becerilerinizi uygulamanız yeterlidir.

Veri Biliminin Uygulamaları

Veri bilimi, birçok endüstri için geçerli olan geniş bir alandır, bu nedenle potansiyel uygulamaları çok geniştir.

Aşağıdakiler, bu veri bilimi uygulamalarının en popülerleridir:

• Dolandırıcılık ve Risk Tespiti – Bu, veri biliminin ilk uygulamalarından biriydi. Çeşitli veri kümelerinin toplanması ve analizi, aşağıdakileri mümkün kıldı: maliye Şirketlerin şüpheli borçlardan ve kayıplardan daha iyi kaçınması ve bunları yönetmesi. Ayrıca hileli olma ihtimali yüksek olan işlemlerin kolaylıkla tespit edilmesi mümkün hale geldi.
  
• Sağlık hizmeti – Veri bilimi aynı zamanda tıbbi araştırmalarda genetik, belirli hastalıklar ve ilaç tepkileri arasındaki bağlantıları türetmek için kullanılır. Gelecekteki ilaç sonuçlarını tahmin etmek için model simülasyonları kullanılarak ilaç geliştirmede de kullanılır.
  
• Görüntü Tanıma – Bu, veri biliminin çok popüler başka bir uygulamasıdır. Görüntü tanıma, resimler ve videolar gibi görüntü veri setlerindeki kalıpların tanımlanması anlamına gelir ve gelecek vaat eden birçok uygulama sunar.
  
• Arama Motoru – Veri bilimi, Google ve Bing gibi arama motorlarından gördüğünüz sonuçların sunulmasında da büyük rol oynar. Burada kullanılan algoritmalar, her bir arama terimi için en iyi sonuçları bulmak üzere milyarlarca sayfayı karşılaştırır. Sonuçları zaman içinde daha iyi kişiselleştirmek için kullanıcı tıklamalarını da izleyebilirler.
  
• Lojistik – Veri bilimini kullanarak rota optimizasyonu, şirketlerin çok para tasarrufu yapmasına ve işletme maliyetlerini düşürmesine yardımcı olabilir.
  
• Öneri Sistemleri – Bu, sizinle ilgili olabilecek bir sonraki en iyi şeyleri denemek ve tahmin etmek için tüm geçmiş faaliyetlerinizden elde edilen verilere dayanır. Öneri sistemleri Netflix'ten Spotify'a, Amazon'a, Twitter'a kadar her yerdedir.
  
• Konuşma Tanıma – Görüntü tanıma sistemlerine benzer şekilde konuşma tanıma, makinelerin insan konuşmasını anlamasını sağlamak için veri bilimini kullanır.
  
• reklâm – Hedefli reklamcılık, büyük miktarda kullanıcı demografik ve psikografik verilerine dayandığından, yalnızca veri bilimi ile mümkün olur.

Veri Bilimi ve İstatistik

Veri bilimi ve istatistik pek çok ortak noktaya sahiptir, ancak iki disiplin arasında oldukça az fark vardır.

Yeni başlayanlar için istatistik, nicel verileri toplamayı ve yorumlamayı amaçlayan, çoğunlukla matematiksel bir disiplindir. Veri bilimi ise matematikten bilgisayar bilimine, veri bankacılığına vb. kadar geniş bir disiplin yelpazesine dayanmaktadır.

Veri bilimi ayrıca istatistikten çok daha büyük veri kümeleriyle ilgilenir. Çoğu istatistiksel modelleme, nispeten küçük miktarlarda verilerle gerçekleşirken, veri bilimcileri genellikle birden çok bilgisayara sığan büyük miktarlarda verilerle uğraşmak zorunda kalır.

Son olarak, istatistikler çoğunlukla eldeki verilerden dünya hakkında sonuca varmaya odaklanırken, veri bilimi çoğunlukla mevcut verilerden tahmine dayalı anlam ve optimizasyonlar türetmeye odaklanır.

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Veri bilimi ve yapay zeka genellikle örtüşen iki terimdir. Ancak birbirleriyle ilişkili olsalar da, aynı değiller.

Veri bilimi, iş yaparken içgörü elde etmek için veri toplama, hazırlama ve analize yönelik kapsamlı bir yaklaşımdır. yapay zeka içgörü elde etmek için tahmine dayalı algoritmaların uygulanmasıdır.

Yapay zeka, büyük verilerle çalışmayla ilgili tüm yöntem ve modelleri kapsayan veri biliminin bir parçasıdır.

Veri Bilimcisi Nasıl Çalışır?

Bir veri bilimcinin işi dört ana bölüme ayrılabilir:

• Verilerin toplanması ve saklanması
• Verilerin analizi ve yorumlanması
• Verilerden tahminler yapmak için araç ve modellerin oluşturulması
• Veri görselleştirme ve raporlama

Veri Bilimi İçin Gerekli Beceriler

• matematik – Kendini açıklayan disiplin.
  
• Makine öğrenme – Algoritmaların öğrenme modunda büyük veri kümelerine kalıp aramada uygulanması, genellikle Python dilinde gerçekleştirilir.
  
• Veri Modelleme – İçgörüler elde etmek için büyük miktarda veriyi organize etme ve yönetme yöntemi.
  
• Yazılım Mühendisliği – İçgörü oluşturmak için büyük miktarda veriyi karıştıran algoritmalar oluşturma süreci. Popüler araçlar Python ve R'yi içerir.
  
• İstatistikler – Bir veri kümesinden anlamlı içgörüler üretme beceriniz.
  
• veri bankacılığı – Excel elektronik tabloları gibi basit sistemlerden daha karmaşık SQL veritabanlarına veri depolama ve alma yeteneği.

Nasıl Veri Bilimcisi Olunur?

Veri bilimcisi olmanın en kolay yolu, önce veri bilimi, bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik gibi ilgili bir alanda lisans derecesi almak ve ardından derece sahibi olmayanlar için adım adım kılavuzu takip etmektir. sonraki paragraf.

Derecesiz Veri Bilimi İşi Nasıl Bulunur?

Bir derece olmadan bir veri bilimi işine girmek de aynı derecede mümkündür. Önemli olan, ne yaptığınızı bilmeniz ve işe alındığında iyi bir iş çıkarabilmenizdir.

Derecesiz bir veri bilimi işine girmek için ihtiyaç duyacağınız adımlar şunlardır:

1. Temel Becerilerde Ustalaşın – Bu, matematik, istatistik, olasılık, veri analizi, BT gibi konuları ve Git gibi programlama temellerini içerir.
   
2. Ana Veri Bilimi Temelleri – Ardından, R ve Python dilleri, Excel, SQL, Spark, Hadoop vb. gibi veri bilimine özgü becerilerde uzmanlaşmanız gerekecek.
   
3. Bir Eğitim Kampına veya Kursa Kaydolun – Veri bilimi endüstrisinde profesyonel bir sertifikaya sahip olmak, herhangi bir potansiyel işverene olan bağlılığınızı kanıtlayacaktır. Bu nedenle IBM, DASCA, Open CDS veya Microsoft Azure sertifikalarını almayı düşünün.
   
4. Portföyünüzü Oluşturun – Sertifikalar teslim etme yeteneğinizin %100 kanıtı olmasa da, önceki portföyünüz iş fırsatları dır-dir. Bu nedenle, tercihen çevrimiçi ve GitHub gibi bir platformda bir portföy oluşturarak neler yapabileceğinizi göstermeniz gerekecek. Bu, kişisel projelerden hayırsever çalışmalara, stajlara ve ilgili işlere kadar her şeyi içerebilir.
   
5. Mülakat Becerilerinizi Geliştirin – Özgeçmişiniz etkileyici hale geldiğinde ve size röportajlar kazandırdığında ihtiyacınız olan son beceri budur.
   
6. İş Arama – Yapbozun son kısmı. Aktif olarak oraya çıkmanız ve bir şeylerin gerçekleşmesini sağlamanız gerekir.

Veri Bilimi İşlerinin Listesi

Veri bilimcileri, çeşitli sektörlerde ve farklı amaçlarla çalışırlar, bu da genellikle biraz değişen iş rollerine sahip oldukları anlamına gelir. Bununla birlikte, iş tanımı genellikle veri bilimcisinden beklenen görevleri ayrıntılı olarak listeler.

İşte en popüler olanlardan bazıları:

• Veri Analisti
• Veri Mimarı
• Veri Mühendisi
• Veri Bilim Adamı
• Veritabanı Yöneticisi
• İş Analisti
• kantitatif analist
• Veri ve Analitik Yöneticisi
• Makine Öğrenim Mühendisi
• İstatistikçi

Veri Bilimi Araçları Listesi

Dışarıda tonlarca veri bilimi aracı var, ancak en popüler olanları burada.

• tensör akışı – Popüler makine öğrenme platformu.
• Jüpiter – Web tabanlı entegre geliştirme ortamı 40'tan fazla dil için.
• R – Bir istatistiksel bilgisayar ve grafik programlama dili.
• Pozisyon R Studio – R için entegre geliştirme ortamı.
• Python – Popüler veri analizi ve otomasyon programlama dili.
• RapidMiner – İşletmeler için veri bilimi platformu.
• BigML – Basit makine öğrenme platformu.
• Scikit-öğrenme – Makine öğrenimi ve tahmine dayalı veri analiz aracı.
• Bilişim – Veri entegrasyon aracı.
• AWS Kırmızıya Kaydırma – Bulut için ölçeklenebilir veri ambarı
• Cognos – IBM'den analitik raporlama aracı.
• matplotlib – Python programlama dili için görselleştirme kitaplığı.
• Apache Spark – Analitik ve makine öğrenimi için büyük ölçekli veri bankacılığı motoru.
• Apache Hadoop'u – Büyük veri kümelerinin dağıtılmış işlenmesi için çerçeve.
• fil sürücüsü – Apache'den makine öğrenimi platformu
• Azure ML Stüdyosu – Veri bilimcileri için web tabanlı IDE
• Tablo – Veri analizi ve görselleştirme aracı.
• Excel – Microsoft'tan elektronik tablo yazılımı.
• Komplo – Ücretsiz ve açık kaynak Python için grafik kütüphanesi
• Google Charts – Ücretsiz ve güçlü veri görselleştirme aracı.
• Bilgi Gram – Sezgisel görselleştirme ve raporlama aracı.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Sonuç

Veri bilimi ve bunun sizin ve işletmeniz için ne anlama geldiği hakkındaki bu yazının sonuna geldiğinizde, bir veya iki yardımcı fikir edinmiş olmalısınız.

Veri bilimi büyümeye devam edecek ve buna uygulamaları, iş fırsatları ve ekonomik etkisi de dahildir. Bu nedenle, henüz yapmadıysanız, şimdi uyum sağlamanız en iyisidir.