Veri Bilimini Öğrenin – Veri Bilimcisi olmak için Nihai Kılavuz

Büyük Veri'nin ortaya çıkışı, 21. yüzyılın en kazançlı kariyerlerinden biri olan Veri Bilimcisi'ni doğurdu. 'Veri Bilimcisi' terimi bir süredir manşetlerde bulunuyor.

Aslında, Data Scientist LinkedIn'deki en iyi 3 iş pozisyonundan biridir.

Yukarıdaki gerçek, çeşitli geçmişlerden gelen profesyonellerin – Matematik, Bilgisayar, Yönetim, İstatistik – bu fırsattan en iyi şekilde yararlanmaya çalıştıkları gerçeğini güçlendirmek için çok şey söylüyor.

Ancak, çok fazla atılan her şeyde olduğu gibi, 'Veri Bilimi' terimi ve dolayısıyla bir Veri Bilimcisinin işi büyük ölçüde belirsiz hale geldi. Bu yüzden, elimizdeki konu hakkında konuşmadan önce, bir Veri Bilimcisinin ne yaptığına bakalım.

Veri Bilimcisi ne iş yapar

Basit bir deyişle, bir Veri Bilimcisi, Büyük Veri ile kapsamlı bir şekilde ilgilenen uzman bir profesyoneldir. Veri Bilimcileri, devasa veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için Makine Öğrenimi, Yapay Zeka, İstatistik ve analitik araçların bir kombinasyonunu kullanır. Veri kümelerinin çoğunlukla yapılandırıldığı öncekinden farklı olarak, bugün elimizdeki veriler büyük ölçüde yapılandırılmamıştır. Bu nedenle, doğal olarak, Veri Bilimcileri zamanlarının önemli bir kısmını verileri toplamak, temizlemek ve analiz etmek ve yorumlamak için verileri karıştırmak için harcarlar.

Bir Veri Bilimcisinin iş rolü, matematiksel, istatistiksel, analitik ve programlama becerilerinin bir birleşimini içerir. Herhangi bir tipik iş gününde, bir Veri Bilimcisi, Yazılım Mühendisi ve Veri Madenciliğinden Veri Analisti ve Sorun Gidericiye kadar, günün tamamı boyunca çok çeşitli roller üstlenir, bir Veri Bilimcisi ayrıca BT arasında hayati bir iletişim bağlantısı görevi görür. ve veriye dayalı bir işletmenin iş alanları. İş Analistlerinin yorumlanan verileri iş avantajlarını optimize edebilecek şekillerde kullanmalarına yardımcı olan Veri Bilimcileridir.

Kesin olmak gerekirse, Veri Bilimcileri şirketlerin karmaşık iş sorunlarını çözmek için verileri yönetmesine ve yorumlamasına yardımcı olur.

Kendinizi Büyük Veri ile uğraşırken ve gelecekte bu kadar çeşitli görevler gerçekleştirirken hayal edebiliyorsanız, bir Veri Bilimcisinin işi sizin profesyonel çağrınızdır! Ancak, Veri Bilimcisi olmak için önce bu mesleğe özgü temel becerileri edinmelisiniz.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Veri Bilimi belirli beceriler gerektirir. Bu nedenle, Veri Bilimcisi olmak için aşağıdaki becerilere sahip olmalısınız:

1. Programlamada yetenek

Veri Bilimcisi olmak için ilk kural kusursuz bir programlama becerisine sahip olmaktır. Bu nedenle, hem Python, R veya Java gibi istatistiksel programlama dilleri hem de SQL, CQL vb. gibi veritabanı sorgulama dilleri hakkında sağlam bir bilgiye sahip olmanız gerekir. Şirketler de en az iki veya ikiden fazla programlama diline hakim adaylar arar.

2. Çok Değişkenli Hesap ve Lineer Cebir Bilgisi

Bir Veri Bilimcisinin neden Çok Değişkenli Matematik ve Lineer Cebir konusunda uzmanlaşması gerektiğini merak edebilirsiniz. Basitçe, Çok Değişkenli Hesap ve Doğrusal Cebir hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmak, algoritma optimizasyonunda küçük bir değişikliğin/iyileştirmenin bile çığır açan iş fırsatları sunabileceği veri odaklı kuruluşlar için son derece faydalıdır.

3. İstatistik temellerine aşinalık

Bir Veri Bilimcisinin işinin büyük bir kısmı İstatistikle uğraşmayı gerektirir. Kalkınan her Veri Bilimcisi, Tanımlayıcı İstatistikler (ortalama, medyan, aralık, standart sapma, vb.), Olasılık Teorisi, Bayes Teoremi, Keşifsel Veri Analizi, Yüzdelikler ve Aykırı Değerler, Rastgele Değişkenler, Kümülatif Dağılım Fonksiyonu gibi istatistiksel kavramlar hakkında derinlemesine bilgiye sahip olmalıdır. (CDF), birkaç isim. Bu kavramları ne kadar iyi anlarsanız, istatistiksel yaklaşımların geçerliliğini o kadar iyi tahmin edebilirsiniz.

4. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) anlayışı

AI ve ML, Veri Biliminin iki ayrılmaz parçasını yedi ve bu nedenle, bunlarda yeterlilik bir zorunluluktur. Şaşırtıcı bir şekilde, pek çok Veri Bilimcisi, AI ve ML kavramları ve teknikleri konusunda bilgili değildir. Bu nedenle, rekabet eğrisinin önünde kalmak istiyorsanız, Denetimli ML, Denetimsiz Makine Öğrenimi, Güçlendirmeli Öğrenme, Doğal Dil İşleme (NLP), Öneri motorları, Aykırı değer algılama ve Hayatta Kalma analizi dahil olmak üzere AI ve ML kavramlarını tazeleseniz iyi olur. diğer şeyler. Ayrıca, karar ağaçları, lojistik regresyon, k, kümeleme, Naive Bayes sınıflandırıcı algoritması vb. gibi ML teknikleri konusunda uzmansanız, bir dizi Veri Bilimi problemini çözebilirsiniz.

5. Veri Wrangling İlgi Alanları

Veri Bilimcileri genellikle, yalnızca her dakika artmaya devam eden büyük, yapılandırılmamış/yarı yapılandırılmış veri kümeleriyle ilgilenir. Sonuç olarak, kolay analiz ve yorumlama sağlamak için dağınık ve karmaşık veri kümelerini düzenlemek ve temizlemek için çok çaba sarf etmeleri gerekir. Bu işlem Veri Wrangling olarak bilinir. Veri Bilimcilerinin yaptığı şey, verileri bir ham formattan daha uygun başka bir formata manuel olarak dönüştürmek veya haritalamak, böylece verileri organize etmek ve yorumlama ve analiz için uygun hale getirmek kolaylaşıyor. Bu nedenle, hevesli bir Veri Bilimcisi olarak, verilerdeki kusurlar ve aksaklıklarla nasıl başa çıkacağınızı bilmelisiniz.

6. Veri Görselleştirme Bilgisi

Bir şirketin ticari tarafıyla ilgilenen profesyoneller için ham verileri anlamlandırmak zordur. Bu, Veri Bilimcilerinin BT ve iş kanatları arasında çok önemli bir bağlantı görevi gördüğü yerdir. Veri Bilimciler, verileri analiz edip yorumladıktan sonra Tableau, Matplottlib, ggplot ve d3.js gibi veri görselleştirme araçları yardımıyla verileri görselleştirir. Ayrıca, anlaşılır olmaları için bulgularını hem teknik hem de teknik olmayan personele iletirler. Verilerin görsel sunumuyla, teknik bilgisi olmayan üyelerin, iş operasyonlarını optimize etmek ve rakip şirketlerinden bir adım önde olmak için veri içgörülerini nasıl kullanabileceklerini anlamaları daha kolay hale geliyor.

7. Veri Sezgisi Anlayışı

Veri Bilimcileri için son derece kullanışlı bir günlük araç olmasının yanı sıra, Veri Sezgisi iş görüşmelerinin de önemli bir parçasıdır. Görüşmeler sırasında işverenler, Veri Bilimi ile ilgili kavramları anlama konusundaki sezgisel yeteneğiniz de dahil olmak üzere tüm yeteneklerinizi test edecek. Buna 'Veri Sezgisi' diyoruz. Güçlü matematiksel, istatistiksel ve görselleştirme becerilerine sahip olmanız gerektiği doğru olsa da, belirli bir sorunu çözmek için hangi yöntem ve teknikleri kullanacağınızı, hangi araçları kullanacağınızı vb. belirleyebilmelisiniz.

Artık bir Veri Bilimcisi olmak için hangi becerilere sahip olmanız gerektiğini bildiğinize göre, sizi oraya götürecek adımlara bakalım!

Nasıl Veri Bilimcisi Olunur – Öğrenme yolu

Veri Bilimcisi olmanın yolu oldukça basittir. Baştan başlar. Hadi size yol gösterelim!

• Her şeye başlamak.

İlk adım, Veri Biliminin neyle ilgili olduğunu anlamayı içerir. Veri Biliminin tüm temel kavramlarını öğrenmenin yanı sıra, bu, ilk programlama dilinizi seçip mükemmelleştirdiğiniz aşamadır. İlk birkaç ay, seçtiğiniz dilde kodlamayı içerecektir. Belirli bir dilde kodlamada ustalaştıktan sonra, diğer programlama dillerini öğrenmek çok daha rahat hale gelecektir.

• Matematik ve İstatistik temellerini öğrenmek.

Matematik ve İstatistik, makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturur. Doğal olarak, diğer şeylerin yanı sıra Ortalama, Medyan, Mod, Varyans, Koşullu Olasılık, Hipotez Testi, Doğrusal Cebir, Hesap, Tanımlayıcı İstatistik ve Çıkarımsal İstatistik gibi Matematik ve İstatistiklerin temel kavramlarını öğrenmeniz gerekecektir.

• Makine öğrenimi kavramlarını ve uygulamalarını öğrenmek

Matematik ve İstatistik kavramlarında ustalaştıktan sonra, daha gelişmiş bir alana geçmenin zamanı geldi - Makine Öğrenimi. ML algoritmaları, sahtekarlık tespiti ve öneri motorlarından müşteri geri bildirimlerinin duyarlılık analizine kadar çok sayıda gerçek dünya senaryosunda uygulama bulmuştur. Daha önce bahsedilen kavramların yanı sıra, Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Tümevarımsal Öğrenme vb. hakkında da bilgi edinmeniz gerekecek. Yavaş yavaş, bu ML kavramlarını kavradıkça, bunları gerçek hayatta denemeniz gerekecek. çeşitli doğrulama stratejileri aracılığıyla dünya modelleri.

• Derin Öğrenmeye Giriş

Makine öğreniminin bir alt kümesi olan Derin Öğrenme, beyin benzeri yapay sinir ağlarının yapısından ve işlevinden ilham alan algoritmalarla ilgilenir. Bu yapay sinir ağları, insan beyninin işleyişini taklit eder. Derin öğrenme modelleri, her katmanın bir önceki katmandan bilgi aldığı ve bir sonrakine aktardığı en az üç katmana sahiptir. Derin Öğrenmenin işleyişini tam olarak anlamanız gerekir ve bunu anlamak için Doğrusal ve Lojistik Regresyon konusunda bilgili olmanız gerekir.

• Derin Öğrenme Mimarileri

Derin Öğrenmeyi öğrendikten sonra, AlexNet, GoogleNet, tekrarlayan sinir ağları (RNN), evrişimli sinir ağları (CNN), bölge tabanlı CNN (RCNN), SegNet, üretken çekişmeli ağ gibi gelişmiş Derin Öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinmek için dalmalısınız. (GAN), vb. Bunlar oldukça ağır kavramlar olduğundan, yalnızca işlevlerini anlamak için birkaç hafta ayırmanız gerekir.

• Bilgisayar görüşü

Computer Vision (CV), bilgisayarların video ve fotoğraf gibi dijital içeriği anlamasını sağlayacak yollar bulmaya ve teknikler geliştirmeye çalışan bilimsel bir çalışma alanıdır. Daha fazla sayısal/sembolik bilgi oluşturmak için gerçek dünyadan yüksek düzeyde özelleştirilmiş veriler elde etmek için “dijital görüntülerin elde edilmesini, işlenmesini, analiz edilmesini ve anlaşılmasını” içerir. Şu anda en sıcak keşif alanlarından biri olarak, her hevesli Veri Bilimcisi, Bilgisayarla Görme konusunda iyi bir bilgiye sahip olmalıdır.

• NLP

Doğal Dil İşleme, Veri Biliminin ayrılmaz bir bileşenidir. Bu nedenle, her Veri Bilimcisi, NLP ve teknikleri hakkında güçlü bir anlayışa sahip olmalıdır. Öncelikle, NLP, doğal dil tabanlı verileri (metin, konuşma vb.) karmaşık araçlar ve algoritmaların bir kombinasyonu aracılığıyla işlemeyi, analiz etmeyi ve anlamayı amaçlar. NLP ile uğraşırken, Veri Alma (Web Kazıma ile birlikte), Metin Wrangling, Adlandırılmış Varlık Tanıma, Konuşma Etiketleme Bölümleri, Sığ Ayrıştırma, Seçim Bölgesi ve Bağımlılık Ayrıştırma ve Duygu ve Duygu Analizi hakkında bilgi edineceksiniz.

Sonuç Düşünceleri

Her gün küresel veriler artmaya devam ediyor ve bununla birlikte yenilik ve yaratma kapsamını genişletiyor. Büyük Veri ve Veri Bilimi teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, Veri Bilimcilerinin iş portföyü de çağa uygun olarak değişecektir. Peki, o zaman nasıl devam ediyorsun? Beceri kazandırarak. Veri Bilimi, hala gelişmekte olan dinamik bir alandır. Bir Veri Bilimcisi olmak için her zaman bilgi ve öğrenmeye karşı söndürülemez bir susuzluk beslemeniz gerekir. Bunu yaparsanız, Veri Bilimi alanında sizi parlamaktan hiçbir şey alıkoyamaz.