Veri bilimi, verilerin toplanması, temizlenmesi, analizi ma yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, verilerden içgörü elde geçmek amacıyla muhtelif enstruman ma teknikler kullanır ma işte bilgiler ondan sonra bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilir.
Veri Bilimi
Veri bilimi oldukça acar ancak meydan sadece çabucak dünyanın arz mühim ma arz oldukça istek bulan alanlarından biri halini aldı. Veri bilimcileri, şirketlerin verilere müstenit olarak henüz âlâ kararlar almasına destek olabilecekleri amacıyla gelişigüzel büyüklükteki işletme tarafınca ali istek görmektedir.
Veri analizi
Veri analizi, verilerden içgörü çıkarma sürecidir. Veri analistleri, verilerin kolay anlaşılabilmesi ma yorumlanabilmesi için verileri arıtmak, tanzim etmek ma görselleştirmek amacıyla muhtelif enstruman ma teknikler kullanır.
Kılga öğrenme
Kılga öğrenimi, bilgisayarların açık programlanmadan öğrenmesine imkan tanıdığı olan suni zekanın ancak ast alanıdır. Kılga öğrenimi algoritmaları, bilgisayarları imaj teşhis, organik araç elişi ma konferans teşhis benzer biçimde görevleri gerçekleştirecek biçimde terbiyevermek amacıyla kullanılır.
Ağabey data
Ağabey data, gelişigüzel çağ üretilen aka oranda veriyi tarif etmek amacıyla kullanılan ancak terimdir. Ağabey veriler toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ma sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan gelebilir.
Tahmine Müstenit Analitik
Tahmine müstenit analitik, gelecekteki vakalar ile alakalı tahminlerde düşmek amacıyla verileri kullanan data biliminin ancak ast alanıdır. Tahmine müstenit analitik algoritmalar, satın alan kaybından pay senedi fiyatlarına büyüklüğünde gelişigüzel şeyi anlamak amacıyla kullanılır.
Veri bilimi işletmelere aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle muhtelif faydalar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş değişmeyen tevdi
- Artan satın alan memnuniyeti
- Azalan maliyetler
- Sağlık artışı
Veri bilimi, aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Marketing
- Bey
- Satın alan servisi
- Operasyonlar
- Para
- Çoğaltma
- Sıhhat hizmeti
- Karışık
Veri bilimcileri amacıyla aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle muhtelif araçlar mevcuttur:
- İstatistik yazılımı
- Kılga öğrenimi algoritmaları
- Ağabey data platformları
- Görselleştirme araçları
S: Veri bilimi ile data analitiği arasındaki ayrım nelerdir?
C: Veri bilimi, data analitiğinden henüz fena ancak alandır. Veri bilimi, verilerin toplanması, temizlenmesi, çözümleme edilmesi ma yorumlanmasıyla alakalı bütün faaliyetleri kapsarken, data analitiği bilhassa verilerin analizine odaklanır.
S: Bir data bilimcisi amacıyla lüzumlu beceriler nedir?
C: Veri bilimcilerin cebir, sayımbilimi ma programlama hikayesinde kuvvetli ancak temele ihtiyacı mevcut. Ek olarak mutlak çalışabilmeleri ma bulgularını müessir bir halde iletebilmeleri icap eder.
S: Veri bilimcilerin kariyer beklentileri nedir?
Veri bilimcileri gelişigüzel büyüklükteki işletme tarafınca ali istek görmektedir. Emek verme İstatistikleri Bürosu, data bilimcileri amacıyla eylem artışının 2024'cilt 2030'a büyüklüğünde %28 olacağını ma bunun bütün mesleklerin averajından oldukça henüz süratli olacağını öngörüyor.
| Hususiyet | Veri Bilimi | Veri analizi | Kılga öğrenme | Ağabey data | İstatistik |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri tahsil | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim |
| Verileri tasfiye | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim |
| Verileri çözümleme etme | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim |
| Verileri görselleştirme | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim | Efendim |
| Tahminlerde düşmek | Efendim | HAYIR | Efendim | Efendim | HAYIR |
II. Veri Bilimi
Veri bilimi, verilerin toplanması, temizlenmesi, analizi ma yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, verilerden data elde geçmek ma bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilecek muhtelif enstruman ma teknikler kullanır.
Veri bilimi çabucak büyüyen ancak alandır ma muhtelif sektörlerdeki data bilimcilerine ali istek vardır. Veri bilimcileri, data analisti, data mühendisi, kılga öğrenimi mühendisi ma data bilgin benzer biçimde muhtelif rollerde çalışabilirler.
Veri bilimi sıkıntılı fakat hem de ödüllendirici ancak meydan. Veri bilimcileri, sorunları sökmek ma henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla verileri kullanarak acun üstünde reel ancak tesir halk fırsatına haiz.
III. Veri analizi
Veri analizi, faydalı detayları keşfetme, neticeleri bilgilendirme ma değişmeyen almayı tutma için verileri araştırma, tasfiye, dönüştürme ma modelleme sürecidir.
Sonra yıllarda bulunan data miktarının artmasıyla beraber data analizi tedricen henüz mühim ağıl geldi. Veri analizi, aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle oldukça muhtelif sorunları sökmek amacıyla kullanılabilir:
- Trendleri ma kalıpları tayin
- Tahminlerde düşmek
- Değişmeyen vermenin iyileştirilmesi
- Sorunları sökmek
Veri analizi amacıyla aşağıdakiler iç muhtelif değişik metot ma teknikler vardır:
- Tanımlayıcı istatistikler
- Çıkarımsal sayımbilimi
- Kılga öğrenme
- Naturel araç elişi
Ne yöntemin yahut tekniğin kullanılacağının tarzı, çözülmekte olan spesifik probleme ma bulunan verilere bağlıdır.
Veri analizi, oldukça muhtelif sorunlara ait içgörü elde geçmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli ancak araçtır. İşletmeler data analizini kullanarak henüz âlâ kararlar alabilir, kazanç ma hizmetlerini geliştirebilir ma müşterilerini henüz âlâ anlayabilir.
IV. Kılga öğrenme
Kılga öğrenimi, bilgisayarlara açık programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın ancak ast alanıdır. Kılga öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ma ondan sonra tahminlerde düşmek yahut kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilirler. Kılga öğrenimi, aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Tahmine müstenit analitik
- Naturel araç elişi
- Kompüter görüşü
- Konferans teşhis
- Robotik
Kılga öğrenimi çabucak büyüyen ancak alandır ma oldukça muhtelif endüstriler üstünde mühim ancak etkiye haiz olması beklenmektedir.
V. Ağabey Veri
Ağabey data; işletmeler, kuruluşlar ma bireyler tarafınca tedricen daha çok üretilen aka ma karmaşa data kümelerini tarif etmek amacıyla kullanılan ancak terimdir. Işte data kümelerinin yönetilmesi ma çözümleme edilmesi kuvvet belki sadece hem de kıymetli ancak öngörü ma data deposu dahi olabilirler.
Ağabey verilerle alakalı aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle bir dizi müşkülat vardır:
- Cirim: Ağabey data data kümeleri sonra aşama aka belki, işte dahi bunların saklanmasını ma yönetilmesini zorlaştırır.
- Gayret: Ağabey data data kümeleri çoğu zaman reel zamanlı olarak oluşturulur ma işte dahi acar data akışına bacak uydurmayı zorlaştırabilir.
- Yelpaze: Ağabey data data kümeleri, yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış veriler ma nim yapılandırılmış veriler iç çıkmak suretiyle muhtelif değişik data türlerini içerebilir.
Işte zorluklara karşın aka data, işletmeler ma kuruluşlar amacıyla kıymetli ancak eser belki. İşletmeler, aka data analitiğini kullanarak müşterileri, operasyonları ma pazarları ile alakalı geleneksel data kaynaklarından elde edemeyecekleri içgörüler elde edebilir.
Ağabey data analizinin yararlarından bazıları şunlardır:
- İyileştirilmiş değişmeyen transfer: Ağabey data analitiği, işletmelerin verileriyle alakalı ayrıksı muhtelif elde edemeyecekleri içgörüler sunarak henüz âlâ kararlar almalarına destek belki.
- Artan bereketlilik: Ağabey data analitiği, işletmelerin operasyonlarını iyileştirebilecekleri alanları belirleyerek henüz bereketli olmalarına destek belki.
- Çevik fırsatlar: Ağabey data analitiği, işletmelerin aka verilere erişmeden göremeyecekleri acar fırsatları belirlemelerine destek belki.
Ağabey data çabucak büyüyen ancak alandır ma işletmelerin ma kuruluşların aka verileri yönetmesine ma çözümleme etmesine destek çıkmak amacıyla geliştirilmekte olan bir takım acar teknoloji ma yöntem bulunmaktadır. Ağabey data henüz erişilebilir ma müsait pahalı ağıl geldikçe, eylem dünyasında tedricen henüz mühim ancak rol alması muhtemeldir.
VI. Tahmine Müstenit Analitik
Tahmine müstenit analitik, gelecekteki vakalar ile alakalı tahminler akdetmek amacıyla cemaziyelevvel verileri kullanan ancak data bilimi dalıdır. Para, esenlik ma marketing iç çıkmak suretiyle oldukça muhtelif sektörlerde kullanılmaktadır.
Aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle, tahmine müstenit analitik amacıyla kullanılabilecek bir takım değişik yöntem vardır:
- Doğrusal regresyon
- Lojistik regresyon
- Değişmeyen ağaçları
- Her ormanlar
- Vektör makineleri katmak
Tahmine müstenit analitik şu amaçlarla kullanılabilir:
- Riskleri tanımlayın
- Değişmeyen atfetmek
- Süreçleri optimize edin
- Satışları artırın
- Satın alan hizmetlerini iyileştirin
Tahmine müstenit analitik, işletmelerin henüz âlâ kararlar almasına ma hedeflerine ulaşmasına destek olabilecek kuvvetli ancak araçtır.
Veri Biliminin Yararları
Veri bilimi işletmelere aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle muhtelif faydalar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş değişmeyen tevdi
- Verimliliği arttırmak
- Azalan maliyetler
- Gelişmiş satın alan deneyimi
- Geliştirilmiş uyumluluk
İşletmeler data bilimini kullanarak müşterilerini, ürünlerini ma pazarlarını henüz âlâ anlayabilir. Işte bilgiler ondan sonra henüz bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilir ma işte dahi eylem sonuçlarının iyileşmesine yöntem açabilir.
Mesela veriye müstenit ancak firma, arz kârlı müşterileri belirleyebilir ma bu tarz şeyleri muayyen marketing kampanyalarıyla hedefleyebilir. Ek olarak müşterilerinin gereksinimlerini karşılayan acar kazanç yahut hizmetler geliştirebilirler.
Ek olarak data bilimi işletmelerin verimliliklerini artırmalarına destek belki. Veri bilimi, henüz ilkin manuel olarak meydana getirilen görevleri otomatikleştirerek çalışanların henüz önemli görevlere odaklanmalarına imkan tanıyabilir. Veri bilimi hem de işletmelerin operasyonlarındaki verimsizlikleri belirleme etmelerine ma ortadan kaldırmalarına dahi destek belki.
Veri bilimi hem de işletmelerin maliyetleri azaltmasına dahi destek belki. Veri bilimi, maliyetlerin azaltılabileceği alanları belirleyerek işletmelerin kârlılıklarını artırmalarına destek belki. Mesela data odaklı ancak firma, israfı azaltmanın yahut tedarikçilerle henüz âlâ fiyatlar amacıyla kesim yapmanın yollarını belirleyebilir.
En son data bilimi, işletmelerin satın alan deneyimlerini geliştirmelerine destek belki. Veri odaklı işletmeler, müşterilerini henüz âlâ anlayarak onların gereksinimlerini karşılayan kazanç ma hizmetler geliştirebilir. Verileri satın alan deneyimini bağlamak ma henüz âlâ satın alan hizmeti taktim etmek amacıyla dahi kullanabilirler.
Günümüzün rekabetçi eylem ortamında data bilimi tedricen henüz mühim ağıl geliyor. İşletmeler data bilimini kullanarak rakiplik pozitif yanları elde edebilir ma hedeflerine henüz müessir bir halde ulaşabilirler.
Veri Bilimi Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Tahmine müstenit analitik
- Ayyarlık tespiti
- Satın alan segmentasyonu
- Kişiselleştirilmiş marketing
- Hazırlık zinciri yönetimi
- Tıbbi kişileştirme
- Kendi haline giden otomobiller
- Robotik
- Suni zeka
Veri bilimi çabucak büyüyen ancak alandır ma devamlı acar icraat geliştirilmektedir. Veriler tedricen daha çok ağıl geldikçe, data bilimi gelişigüzel büyüklükteki işletme ma müessese amacıyla tedricen henüz mühim ağıl gelecektir.
IX. Veri Bilimine Müteveccih Araçlar
Veri bilimcileri amacıyla gelişigüzel birinin kendine has kuvvetli ma cılız yönleri olan oldukça muhtelif araçlar bulunmaktadır. Maruzat popüler araçlardan bazıları şunlardır:
- Apache Hadoop: Ağabey miktarlarda veriyi çalışmak amacıyla dağıtılmış ancak data muamele çerçevesi
- Apache Kıvılcımı: Süratli ma umumi amaçlı ancak tasnif bilişim sistemi
- R: İstatistiksel hesaplamaya müteveccih ancak programlama dili ma ortamı
- Python: Veri bilimi amacıyla dahi popüler olan umumi amaçlı ancak programlama dili
- Julia: Sayısal hesaplama amacıyla tasarlanmış ali performanslı ancak canlı programlama dili
Bunlar data bilimcilerin kullanabileceği birnice araçtan yalnız birkaçı. Muayyen ancak tasarı amacıyla arz âlâ enstruman, projenin hususi gereksinimlerine asılı olacaktır.
Işte umumi amaçlı araçlara ayrıca, muayyen görevler amacıyla tasarlanmış bir takım hususi enstruman dahi vardır:
- Tablo: Kullananların etkileşimli denetim panelleri ma raporlar oluşturmasına imkan tanıdığı olan ancak data görselleştirme vasıta
- Microsoft Power BI: Kullananların verileri çözümleme etmesine ma bilgili kararlar almasına destek olan ancak eylem zekası vasıta
- Alteryx: Kullananların verileri temizlemesine, dönüştürmesine ma çözümleme etmesine destek olan ancak data hazırlama ma çözümleme vasıta
- SAS: Dünya genelinde işletmeler ma ihtişam kurumları tarafınca kullanılan ancak istatistiksel çözümleme yazılım paketi
Bunlar data bilimcilerin kullanabileceği birnice hususi araçtan yalnız birkaçı. Muayyen ancak tasarı amacıyla arz âlâ enstruman, projenin hususi gereksinimlerine asılı olacaktır.
S: Veri bilimi nelerdir?
C: Veri bilimi, verilerin toplanması, temizlenmesi, analizi ma yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, verilerden data elde geçmek ma bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilecek muhtelif enstruman ma teknikler kullanır.
S: Değişik data bilimi kariyer türleri nedir?
C: Veri analistleri, data mühendisleri, data bilimcileri ma kılga öğrenimi mühendisleri iç çıkmak suretiyle birnice değişik data bilimi kariyeri türü vardır. Veri analistleri, verileri çözümleme amacıyla temizlemekten ma hazırlamaktan mesuldür; data mühendisleri ise verileri depolayan ma fail altyapıyı oluşturur ma korur. Veri bilimcileri, verileri çözümleme geçmek ma tahminlerde düşmek amacıyla muhtelif enstruman ma teknikler kullanır ma kılga öğrenimi mühendisleri, kılga öğrenimi modelleri geliştirip dağıtır.
S: Veri bilimine iyi mi başlayabilirim?
Veri bilimine başlamanın düşük değişik yolu vardır. Çevrimiçi kurslar alabilir, tahsil kamplarına katılabilir yahut data bilimi alanında mezuniyet belgesi alabilirsiniz. Veri bilimi projeleri üstünde öz başınıza yahut ancak ekiple emek harcayarak dahi başlayabilirsiniz.
0 Yorum