Tek Resimde Özetlenen Veri Bilimi

Son zamanlarda, 'Veri Bilimi' terimi çok popüler oldu. Baktığımız her yerde, bizi Veri Bilimine yönlendiren bir şey var. Neden böyle? Cevap oldukça basit – dünyamız hızla teknolojik yeniliklerin, iş süreçlerinin, iş kararlarının tamamının verilerle tanımlandığı veri odaklı bir alana dönüşüyor. Aslında, dünyadaki verilerin %90'ı son iki yılda üretildi. Her gün, küresel ölçekte yaklaşık 2,5 kentilyon bayt veri üretiliyor. Peki, bu muazzam miktardaki veriyi tam olarak nasıl anlamlandırıyoruz?
Hepsi Veri Bilimi yüzünden.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerde saklı anlamlı bilgileri çıkarmak amacıyla veri çıkarımını gelişmiş algoritmalar, bilimsel süreçler ve teknoloji ile birleştiren çok disiplinli bir çalışmadır. Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimi ve Bilgi Bilimi alanındaki kavramları, araçları ve uzmanlığı içermesi anlamında multidisiplinerdir.
Veride Parlak Bir Kariyer Nasıl Yapılır?

Esasen Veri Bilimi, verilerin içindeki gizli eğilimleri, kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmakla ilgilidir. Veri uzmanları (veri bilimciler, veri analistleri, istatistikçiler) bu değerli içgörüleri keşfettiklerinde, iş analistleri karar verme sürecini geliştirmek, satışları ve geliri artırmak, çalışan üretkenliğini artırmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için bilgileri kuruluşun altyapısına dahil eder. Veri Bilimi ayrıca 'veri ürününün' geliştirme sürecini de içerir. Bir veri ürünü, algoritma odaklı çözümler üretmek için verilerden yararlanan teknik varlığı ifade eder. Kişiselleştirilmiş öneri listeleri, bir veri ürününün en mükemmel örnekleridir. Örneğin, Amazon, göz atma geçmişlerine ve önceki satın alma işlemlerine dayalı olarak bireysel müşteriler için 'kişiselleştirilmiş' alışveriş önerilerini düzenlemek için tüketici verilerine dalar.

Şimdi Veri Bilimini yukarıdaki resimde gösterildiği gibi beş aşamaya ayıralım:

Veri kalitesi

Büyük veri kümeleriyle uğraşırken, öncelikle, ele alınması gereken bir sorunun bağlamına göre belirli bir amaca hizmet etmek için güvenilirliğini, uygunluğunu ve verimliliğini belirlemek için verilerin değerlendirilmesi gerekir. Doğruluğunu ve alaka düzeyini hesaplamak için veriler çeşitli açılardan incelenir. Organizasyonel ve iş süreçleri bağlamında, sağlıklı iş kararlarını ve çözümlerini teşvik edebilmesi için verilerin güvenilir olması çok önemlidir.

Tanımlayıcı İstatistiksel Analiz

Tanımlayıcı istatistiksel analiz, grafikler, tablolar veya sayısal hesaplamalar aracılığıyla veri örneği hakkında kesin özetler sağlayarak belirli bir veri kümesini tanımlama, sunma ve düzenleme sürecidir. En yaygın üç tanımlayıcı istatistik türü ortalama, medyan ve moddur. Tanımlayıcı istatistiksel analiz, öncelikle, karmaşık nicel bilgileri, anlaşılmasını kolaylaştırmak için küçük boyutlu açıklamalara dönüştürmek için kullanılır.
Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimcisi kimdir? Analitik nedir?

Veri Teşhisi

Verilerin uygunluğu belirlendikten ve daha küçük parçalara bölündükten sonra, bir organizasyonun veri altyapısını incelemek ve gözden geçirmek için bir veri teşhisi yapmak gerekir. Buradaki amaç, veri yapısındaki sorunları belirlemek ve aynı anda veri sistemine dahil edilebilecek olası iyileştirmeleri işaretlerken sorunları çözmek için etkili bir strateji oluşturmaktır. Tüm veri altyapısının gözden geçirilmesi gerektiğinden, çok değişkenli veri analizi ideal yöntemdir. Çok değişkenli veri analizi, birden fazla değişkenden kaynaklanan verileri analiz etmenin istatistiksel bir tekniğini ifade eder.

Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olası sonuçları tahmin etmek için mevcut veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarma uygulamasına atıfta bulunur. Gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için veri madenciliği ve makine öğrenimi tekniklerinden ve geçmiş veriler üzerindeki istatistiksel algoritmalardan yararlanır. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olasılıkları tahmin ederek, işletmelerin ürünlerini, pazarını ve tüketici eğilimlerini daha iyi anlamalarına ve ayrıca pazardaki erişimlerini genişletmek için potansiyel riskleri ve yeni fırsatları belirlemelerine olanak tanır.

Semantik Analiz

Veri bilimcileri ve analistleri, e-postalar, metinler, blog gönderileri, sosyal medya gönderileri, tweet'ler ve çok daha fazlası gibi hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış çok sayıda veriyi analiz etmek zorundadır. Yapılandırılmamış verilerle ilgili zorluk, veri öğelerinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için önceden tasarlanmış bir fikre sahip olmamasıdır. İşte burada anlamsal analiz devreye girer. Geleneksel sınıflandırma teknikleri (pozitif, negatif ve nötr) yerine çeşitli veri öğelerinin benzerlik oranlarına göre kümelenmesini kolaylaştırır. Her şey makinelere nasıl 'öğreneceklerini' öğretmekle ilgilidir. Semantik analiz, yalnızca farklı kelimelerin anlamlarına ilişkin ipuçları sağlamakla kalmaz, aynı zamanda birbirleriyle olan ilişkilerine de ipucu verir. Bu, tüketicilerin ürünleri/hizmetleri ile nasıl etkileşime girdiği, ürün/hizmetlerin tüketiciler için nasıl değer yarattığı, tercihleri ​​ve tat kalıpları vb. ile ilgili bilgileri ortaya çıkarabileceği için işletmeler için oldukça faydalı olabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.

Yani, Veri Bilimi böyle çalışır!