Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimcisi kimdir? Analitik nedir?

Veriler, günümüzde işletmelerin ve endüstrilerin merkezinde yer almaktadır. Büyük Verinin yükselişiyle birlikte, dünya çapındaki şirketler ve kuruluşlar, büyümeyi desteklemek, kârlılığı ölçeklendirmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve diğer şeylerin yanı sıra genel operasyon sürecini iyileştirmek için ellerindeki verilerin potansiyelinden yararlanıyor. Ve tüm bunların arkasında büyük bir sır yatıyor – Veri Bilimi.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, tarihi analiz etmeye ve karmaşık sorunlara yenilikçi çözümler bulmaya yardımcı olmak için veri çıkarımı, algoritma geliştirme ve teknoloji gibi verilerin birden çok yönünün birleşimidir. Başka bir deyişle, Veri bilimi tamamen verileri analiz etmek ve iş büyümesini sağlamak için yaratıcı yollar bulmakla ilgilidir.

“Veri Bilimi nedir” sorusunu tam olarak anlamak için temelden başlamamız gerekiyor. Birincil düzeyde, veri bilimi, veri kümeleri içindeki gizli kalıpları ortaya çıkarmaya çalışır. Bu faydalı veri içgörülerinin yardımıyla şirketler karar verme süreçlerini iyileştirebilir, satış ve pazarlama stratejilerini düzene sokabilir, geliri ölçeklendirebilir ve çok daha fazlasını yapabilir. Örneğin, Netflix, müşterinin film izleme modellerini, ilgi alanlarını neyin artırdığını ve ne tür şovlar ve filmler üretmeleri gerektiğini belirlemek için hangi türe yönelik olduğunu anlamak için kullanıcı verilerini araştırır.

Ayrıca, veri bilimi, veri ürününün geliştirilmesini de içerir. Bir 'veri ürünü' ile, algoritma odaklı sonuçlar üretmek için verileri kullanan ve işleyen teknik bir varlık kastedilmektedir. Bir öneri motoru, bir veri ürününün en mükemmel örneğidir. Örneğin, Amazon'un öneri motoru, önceki satın alımlarınıza veya görüntülediğiniz öğelere göre kişiselleştirilmiş öneri listesi sağlamak için kullanıcı verilerini alır. Benzer şekilde Spotify, müzik tercihlerini anlamak için tüketici davranışlarını izler ve böylece bireysel kullanıcılar için özelleştirilmiş müzik listeleri sağlar.

“Veri bilimi nedir?” sorusuna yanıt verirken üzerinde durulması gereken bir diğer önemli konu ise veri biliminin bileşenleridir. Aynı bakalım.

Veri Bilimi Nelerden Oluşur?

Veri bilimi temel olarak üç temel uzmanlık alanının – Matematik, Teknoloji ve İş Zekası – karışımını içerir.

1. Matematik

Matematik ve istatistik, veri biliminin kalbinde yer alır. Verileri başarılı bir şekilde madenciliğe tabi tutabilmek için, verileri nicel perspektiften incelemek gerekir. Verilerdeki korelasyonlar, belirli bir uzmanlık derecesine sahip talepler dahilindeki gizli kalıpları ve karmaşık eğilimleri bulma, klasik istatistik, Bayes istatistikleri ve Lineer Cebir gibi matematiksel kavramlardır.

2. Teknoloji ve Hacking

Büyük miktarda veriyle uğraşırken, teknoloji için bir ustalığa sahip olmanız gerektiği kesindir. Bir veri bilimcisinin işinin büyük bir kısmı, verilerdeki değerli kalıpları ortaya çıkarmak için teknolojik araçlardan yararlanmaktır. Java, Scala, Python, R ve SQL gibi programlama dillerine hakim olmalıdır. Bir veri bilimcisinin sağlam bir algoritmik bilgisayar korsanı olması gerekir ve bununla bilgisayarlara yasa dışı yollarla girmekten bahsetmiyoruz. Bu, karmaşık kodları hackleyebilmeleri ve daha anlaşılır ve okunabilir biçimlere ayırabilmeleri gerektiği anlamına gelir.

3. İş zekası

Veri bilimi alanında başarılı olmak için güçlü bir iş zihniyetine sahip olmak gerekir. Veri bilimi, büyük veri kümeleri üzerinde çalışmaktan rahat olmanın yanı sıra, işletmelerin değer üretmesini sağlamayı amaçladığından, bir veri bilimcisinin aynı zamanda taktiksel bir iş zihniyetine sahip olması gerekir. Verilere dalması, ondan faydalı bilgiler çıkarması ve ticari kuruluşlara bu bilgileri kendi yararlarına nasıl kullanabilecekleri konusunda tavsiyelerde bulunması gerekir.

Yukarıdaki üçünü kaldırın ve “veri bilimi nedir” sorusunun yanıtı “hiçbir şey”e indirgenecektir.

Veri Bilimcisi kimdir?

Veri Bilimcileri, doğası gereği, ele alınması gereken çok çeşitli sorunları keşfetme konusundaki bitmek bilmeyen susuzlukla tamamlanan karmaşık sorunları çözmek için gerekli becerilerle donatılmış analitik veri uzmanlarıdır. Her iki dünyanın da en iyilerini - BT ve iş - birleştiren son derece yetenekli kişilerdir. Bu nedenle, veri bilimcileri kısmen bilgisayar bilimcileri, kısmen matematikçiler ve kısmen trend analizcileridir.

Bir veri bilimcisinin birincil amacı, büyük miktarda veri toplamak, analiz etmek ve düzenlemek ve bu süreçte kuruluşların iş stratejilerini şekillendirmeye yardımcı olan değerli içgörüler keşfetmektir. Günümüzde işletmeler Büyük Veriye ve veri analitiğine her zamankinden daha fazla güvendiğinden, yıllar boyunca veri bilimcisi işi yüksek talep gördü. Aslında Harvard Business Review , bir Veri Bilimcisinin işinin “21. yüzyılın en seksi işi!” olduğunu ilan etti.

Şimdi veri bilimcilerin iş sorumluluklarına bakalım.
Doing Data Science kitabında, yazarlar C. O'Neil ve R. Schutt, veri bilimcisinin görevlerini şu şekilde detaylandırıyor :

“…veri bilimcisi, insan olmanın yanı sıra istatistik ve makine öğreniminden hem araçlar hem de yöntemler gerektiren verilerden anlam çıkarmayı ve verileri yorumlamayı bilen kişidir. Veriler asla temiz olmadığı için veri toplama, temizleme ve parçalama sürecinde çok zaman harcıyor. Bu süreç süreklilik, istatistik ve yazılım mühendisliği becerileri gerektiriyor… Verileri bir kez şekillendirdikten sonra, önemli bir kısım görselleştirme ve veri algısını birleştiren keşif amaçlı veri analizidir.”

Bir veri bilimcisinin en temel görevleri şunlardır:

• Çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri toplama ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme.
• Kuruluşların büyümesini sağlamak için en önemli potansiyele sahip veri analizi çözümlerini belirlemek.
• Verileri analiz etmek için metin analitiği, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi analitik teknikleri kullanmak, böylece gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak.
• Karmaşık iş sorunlarını çözmek için veriye dayalı yaklaşımı teşvik etmek.
• Veri doğruluğunu ve etkinliğini optimize etmek için verileri temizleme ve doğrulama.
• Tüm verimli gözlem ve bulguların veri görselleştirme yoluyla şirket paydaşlarına iletilmesi.

Analitik nedir?

Şimdiye kadar, analitiğin veri biliminin hayati bir yönünü oluşturduğunun farkındasınız. Veri bilimcileri, ham verilerdeki anlamlı kalıpları ortaya çıkarmak için analitiklere güvenmek zorundadır. Ancak, Analytics tam olarak ne anlama geliyor?

Analitik, birden çok kaynaktan veri toplama ve anlamlı içgörüler elde etmek için verileri işleme, inceleme ve yorumlama sürecidir. Verilerdeki faydalı kalıpları ortaya çıkarmak için Matematik, İstatistik, tahmine dayalı modelleme ve ML gibi çok boyutlu araçları kullanan bir alandır. Analitik iki kategoriye ayrılabilir:

• Nicel veri analizi – Bu analiz türü, sayısal verileri istatistiksel olarak ölçülebilen ölçülebilir değişkenlerle analiz eder.
• Nitel veri analizi – Bu analiz, verilere daha yorumlayıcı bir yaklaşım benimser, yani sayısal olmayan verilerdeki (metin, resimler, ses, video) kalıpları 'anlamayı' amaçlar.

Dünya çapında çeşitli endüstrilerde giderek daha fazla veri yığılmaya devam ederken, analitik giderek işletmelerin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Şirketlerin kıyasıya rekabet piyasasında ayakta kalabilmek için, rekabette önde kalabilmenin yollarını bulmak için ellerindeki verileri kullanmaları gerekiyor. Ve bunun cevabı elbette veri analitiğidir. Sağlık ve eğitim sektöründen spor ve akıllı evlere kadar, analitik işleri hızla fırtınaya alıyor.

Umarım bu makale, "veri bilimi nedir" ile ilgili sorularınızı yanıtlamaya yardımcı olmuştur. ve dahası!

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