Veri Bilimi

Veri Bilimi Nedir?

büyük verilere dayalı olarak yararlı bilgiler sağlayan bir uygulamalı matematik ve istatistik alanıdır.

Veri bilimi veya veriye dayalı bilim, karar verme amaçları için veri yığınlarını yorumlamak için farklı alanların yönlerini hesaplama yardımıyla birleştirir.

Veri Bilimini Anlama

Veriler, cep telefonları, sosyal medya, e-ticaret siteleri, sağlık anketleri ve internet aramaları dahil olmak üzere farklı sektörlerden, kanallardan ve platformlardan alınır. Mevcut veri miktarındaki artış, tüm sektörlerde daha iyi operasyonel araçların yaratılmasına katkıda bulunan büyük veri setleri olan büyük verilere dayalı yeni bir çalışma alanının kapısını açtı .

Teknolojideki ve toplama tekniklerindeki gelişmeler sayesinde verilere sürekli artan erişim mümkündür. Bireylerin satın alma kalıpları ve davranışları izlenebilir ve toplanan bilgilere dayalı olarak tahminler yapılabilir.

Ancak, sürekli artan veriler yapılandırılmamış ve etkili karar verme için ayrıştırma gerektiriyor. Bu süreç, şirketler için karmaşık ve zaman alıcıdır - dolayısıyla veri biliminin ortaya çıkışı.

Veri Biliminin Amacı

Veri bilimi veya veriye dayalı bilim, karar verme amacıyla verileri yorumlamak için büyük veri ve makine öğrenimini kullanır.

Veri Biliminin Kısa Tarihi

"Veri bilimi" terimi, "bilgisayar bilimi" ile eşanlamlı olarak kullanıldığı 1960'ların başından beri kullanılmaktadır. Daha sonra terim, bir dizi farklı uygulamada kullanılan veri işleme yöntemlerinin araştırılmasını tanımlamak için farklı hale getirildi.

2001 yılında William S. Cleveland, bağımsız bir disipline atıfta bulunmak için ilk kez "veri bilimi" terimini kullandı. Harvard Business Review 2012'de veri bilimcinin rolünü “21. yüzyılın en seksi işi” olarak tanımlayan bir makale yayınladı.

Veri Bilimi Nasıl Uygulanır?

Veri bilimi, bir veri kümesi toplamak, işlemek ve veri kümesinden içgörüler elde etmek, kümeden anlamlı veriler çıkarmak ve karar verme amaçları için yorumlamak için birden çok disiplinden araçları birleştirir. Veri bilimi alanını oluşturan disiplin alanları madencilik, istatistik, makine öğrenimi, analitik ve programlamayı içerir.

Veri madenciliği,. daha sonra kümeden yararlı ve ilgili verileri çıkarmak için kullanılan kalıpları ortaya çıkarmak için karmaşık veri kümesine algoritmalar uygular. İstatistiksel ölçümler veya tahmine dayalı analitik,. bu çıkarılan verileri, verilerin geçmişte neler olduğunu gösterdiğine bağlı olarak gelecekte gerçekleşmesi muhtemel olayları ölçmek için kullanır.

Makine öğrenimi, bir insanın yaşamı boyunca işleyemeyeceği büyük miktarda veriyi işleyen bir yapay zeka aracıdır. Makine öğrenimi, bir olayın olma olasılığını tahmin edilen bir zamanda gerçekte olanla eşleştirerek, tahmine dayalı analitik altında sunulan karar modelini mükemmelleştirir.

algoritmalar kullanarak makine öğrenimi aşamasından yapılandırılmış verileri toplar ve işler . Analist, verileri karar verme ekibinin anlayabileceği uyumlu bir dile yorumlar, dönüştürür ve özetler. Veri bilimi hemen hemen tüm bağlamlara uygulanır ve veri bilimcisinin rolü geliştikçe bu alan veri mimarisini, veri mühendisliğini ve veri yönetimini kapsayacak şekilde genişleyecektir.

Kısa Bilgi

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu'na göre, bilgisayar ve bilgi araştırma bilim adamlarına olan talebin 2019'dan 2029'a kadar diğer mesleklerden çok daha hızlı bir şekilde %15 artması bekleniyor.

Veri Bilimcileri

Bir veri bilimcisi, bir şirketin operasyonlarını iyileştirmek için çoğu durumda büyük miktarda veri toplar, analiz eder ve yorumlar. Veri bilimcisi uzmanları, verileri analiz eden ve veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tespit eden istatistiksel modeller geliştirir. Bu bilgiler, tüketici davranışını tahmin etmek veya iş ve operasyonel riskleri belirlemek için kullanılabilir.

Veri bilimcisi rolü, genellikle, karar vericilere anlaşılır ve problem çözmeye uygulanabilir bir şekilde veri içgörüleri sunan bir hikaye anlatıcısının rolüdür.

Bugün Veri Bilimi

Şirketler, tüketicilere değer katmak için büyük veri ve veri bilimini günlük faaliyetlere uyguluyor. Bankacılık kurumları, dolandırıcılık tespit başarılarını artırmak için büyük verilerden yararlanıyor. Varlık yönetimi firmaları, bir menkul kıymetin fiyatının belirtilen bir zamanda yukarı veya aşağı hareket etme olasılığını tahmin etmek için büyük verileri kullanıyor.

Netflix gibi şirketler, kullanıcılarına hangi ürünleri sunacaklarını belirlemek için büyük veri madenciliği yapıyor. Netflix ayrıca, görüntüleme geçmişlerine dayalı olarak kullanıcılar için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için algoritmalar kullanır. Veri bilimi hızlı bir şekilde gelişiyor ve uygulamaları gelecekte yaşamları değiştirmeye devam edecek.

Öne Çıkanlar

Veri bilimi, anlamlı bilgiler elde etmek ve gelecekteki kalıpları ve davranışları tahmin etmek için makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknikleri kullanır.
Teknoloji ilerledikçe ve büyük veri toplama ve analiz teknikleri daha karmaşık hale geldikçe veri bilimi alanı büyüyor.
Teknolojideki ilerlemeler, internet, sosyal medya ve teknoloji kullanımı, büyük veriye erişimi artırdı.

SSS

Veri Biliminin Bazı Dezavantajları Nelerdir?

kişisel verilerin veri bilimcileri tarafından siyasi sonuçları etkilemek veya seçimleri baltalamak için kullanıldığı Cambridge Analytica gibi çeşitli skandallar ışığında eleştirilere hedef oldu.

Veri Bilimi Ne İçin Yararlıdır?

Veri bilimi, görünüşte yapılandırılmamış veya ilgisiz verilerden çıkarımlar ve tahminler yapılmasına izin vererek kalıpları tanımlayabilir. Kullanıcı verilerini toplayan teknoloji şirketleri, toplananları faydalı veya karlı bilgi kaynaklarına dönüştürmek için teknikleri kullanabilir.

Tüm Bilimler Veri Kullanmıyor mu?

Evet, tüm ampirik bilimler verileri toplar ve analiz eder. Veri bilimini ayıran şey, büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için karmaşık hesaplama yöntemleri ve makine öğrenimi tekniklerini kullanma konusunda uzmanlaşmasıdır. Çoğu zaman, bu veri kümeleri o kadar büyük veya karmaşıktır ki, geleneksel yöntemlerle düzgün bir şekilde analiz edilemezler.