Veri Bilimi Yaşam Döngüsü: Adım Adım Açıklama [2022]

Veri şimdidir ve şimdiden geleceği yaratmaktadır. Pek çok Veri Bilimi kavramı, netlik eksikliğinden dolayı kafa karışıklığıyla gölgeleniyor. Veri Bilimi projelerinin genel anlayışı genellikle bir belirsizlik sisiyle kaplıdır. Çoğu insan sürecin nasıl ilerlediğine dair somut bir kavrayışa sahip değildir.

Verilerin elde edilmesinin ilk adımından analize ve sonuç sunumuna kadar bir Veri Bilimi Yaşam Döngüsü , beş önemli adımı olan kesin bir prosedürdür. Hepsini ve bir bütün olarak Veri Bilimi Yaşam Döngüsünü net bir şekilde anlamak için okumaya devam edin.

Veri Bilimi Yaşam Döngüsü

1. Veri Toplama

Yapılacak ilk şey, mevcut veri kaynaklarından bilgi toplamaktır. MySQL gibi teknik beceriler, veritabanlarını sorgulamak için kullanılır. R veya Python gibi belirli kaynaklardan gelen verileri doğrudan veri bilimi programlarına okumak için özel paketler vardır. Oracle, PostgreSQL ve MongoDB gibi çok sayıda veritabanı türü bulabilirsiniz. Diğer bir alternatif ise Web API'leri ve tarama verileri aracılığıyla veri elde etmektir. Twitter ve Facebook gibi sosyal medya siteleri, kullanıcılarının web sunucularına bağlanarak verilere yaklaşmasını sağlar.

Veri toplamanın en geleneksel yolu doğrudan dosyalardandır. Kaggle'dan veya Sekmeyle Ayrılmış Değerler (TSV) veya Virgülle Ayrılmış Değer (CSV) biçiminde saklanan önceden var olan bilgilerden indirilerek yapılabilir. Bunlar düz metin dosyaları olduğundan, bunları okumak için belirli bir Ayrıştırıcı biçimine ihtiyaç vardır.

2. Temizlik Verileri

Bir sonraki adım, verilerin temizlenmesi ve filtrelenmesine atıfta bulunarak verileri temizlemektir. Bu prosedür, verilerin farklı bir formata dönüştürülmesini gerektirir. Bilginin işlenmesi ve analizi için gereklidir. Dosyalar web kilitliyse, bu dosyaların satırlarını da filtrelemek gerekir. Ayrıca temizleme verileri de çekme ve değiştirme değerlerini oluşturmaktadır. Eksik veri setleri durumunda, değer dışı gibi görünebileceklerinden, değiştirme düzgün yapılmalıdır. Ek olarak, sütunlar da bölünür, birleştirilir ve geri çekilir.

3. Verileri Keşfetmek

Artık veriler kullanıma hazır olmadan önce incelenmelidir. İş ortamlarında, mevcut verileri kurumsal bir ortamda uygulanabilir bir şeye dönüştürmek tamamen Veri Bilimcisine bağlıdır. Bu nedenle yapılacak ilk şey verilerin keşfidir. Veriler ve özellikleri inceleme gerektirir. Bunun nedeni, nominal ve sıralı veriler, sayısal veriler ve kategorik veriler gibi farklı veri türlerinin farklı işlemlere ihtiyaç duymasıdır.

Daha sonra tanımlayıcı istatistikler hesaplanmalıdır. Bu, özelliklerin çıkarılabilmesi ve önemli değişkenlerin test edilebilmesi içindir. Önemli değişkenler çoğunlukla korelasyon ile incelenir. Bu değişkenlerden bazıları ilişkili olsa bile nedensellik anlamına gelmez.

Makine Öğreniminde Özellik kullanılır. Bu, Veri bilimcilerinin ilgili verileri temsil eden özellikleri seçmesine yardımcı olur. Bunlar 'isim', 'cinsiyet' ve 'yaş' gibi şeyler olabilir. Ayrıca, verilerdeki önemli eğilimleri ve kalıpları vurgulamak için veri görselleştirme kullanılır. Verilerin önemi, çubuk ve çizgi çizelgeleri gibi basit yardımlarla yeterince anlaşılabilir.

4. Modelleme Verileri

Verileri temizleme ve keşfetme temel aşamalarından sonra, modelleme aşaması gelir. Genellikle bir Veri Bilimi Yaşam Döngüsünün en ilginç kısmı olarak kabul edilir. Verileri modellerken atılması gereken ilk adım, veri kümesinin boyutunu en aza indirmektir. Sonuçların tahmini için her değer ve özellik gerekli değildir. Bu aşamada, Veri Bilimcisi , modelin tahminine doğrudan yardımcı olacak temel özellikleri seçmelidir.

Modelleme oldukça fazla görevden oluşur. Örneğin modeller, lojistik regresyonlar yoluyla 'Birincil' ve 'Promosyon' olarak alınan postalar gibi sınıflandırma yoluyla farklılaşmak üzere eğitilebilir. Doğrusal regresyonların kullanılmasıyla da tahmin yapmak mümkündür. Bu bölümleri destekleyen mantığı anlamak için verileri gruplamak da başarılabilir bir başarıdır. Örneğin, E-Ticaret müşterileri belirli bir E-Ticaret sitesindeki davranışlarının anlaşılabilmesi için gruplandırılır. Bu, hiyerarşik kümeleme veya K-Means ve bu tür kümeleme algoritmalarının yardımıyla mümkün olur.

Tahmin ve regresyon, sınıflandırma ve tanımlama, tahmin değerleri ve kümeleme grupları için kullanılan başlıca iki cihazdır.

Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

5. Verileri Yorumlama

Verileri yorumlama, Veri Bilimi Yaşam Döngüsünün son ve en önemli kavşak noktasıdır. Veri ve modellerin yorumlanması son aşamadır. Genelleme yeteneği, herhangi bir tahmine dayalı modelin gücünün en önemli noktasıdır. Model açıklaması, belirsiz ve görünmeyen gelecekteki verileri genelleştirme kapasitesine bağlıdır.

Veri yorumlama, veri hakkında teknik bilgisi olmayan sıradan bir meslekten olmayan kişiye veri sunumu anlamına gelir. Yaşam döngüsünün başlangıcında sorulan iş soruları, teslim edilen sonuçlar şeklinde yanıtlanır. Veri Bilimi Yaşam Döngüsü süreci boyunca keşfedilen eyleme dönüştürülebilir içgörülerle birleştirilir.

Eyleme geçirilebilir içgörü, Veri Biliminin hem tahmine dayalı analitiği hem de kuralcı analitiği nasıl sağlayabileceğini göstermenin çok önemli bir parçasıdır. Bu, kişinin olumlu bir sonucu nasıl tekrarlayacağını ve olumsuz olandan nasıl kaçınacağını bilmesini sağlar. Veri bilimini öğrenirseniz, Veri Bilimi Yaşam Döngüsünü doğru bir şekilde anlayabilirsiniz.

Ayrıca, bu bulguların uygun şekilde görselleştirilmesi gerekir. Bu, orijinal kurumsal endişelerin onları desteklediğinden emin olarak yapılır. Tüm bunların en büyük yönü, tüm bu bilgilerin kısaca temsil edilmesidir, böylece ilgili işletme için gerçekten üretken olur.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

Çözüm

Özetlemek gerekirse, bunlar her Veri Bilimi öğrencisinin aşina olması gereken bir Veri Bilimi Yaşam Döngüsünün beş temel adımıdır. Ancak, işi yapan sadece temel veri becerileri değildir. Sahip olunması gereken en önemli becerilerden biri, anlaşılır ve eyleme geçirilebilir bir anlatı sağlama yeteneğidir.

Elde edilen ve dönüştürülen verilerin sunumu, dinleyicilerin anlayabileceği kadar kısa ve net olmalıdır. Çoğu yerde olduğu gibi burada da başarının anahtarı iletişimdir. Veri Bilimi Yaşam Döngüsünün kalbi, mevcut hedefler, veri içeriği ve analitik yöntem arasındaki etkileşimdir.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.