Data Science (Veri Bilimi) Nedir?

Data Science (Veri Bilimi) Nedir?
Hosting Fiyatları

Veri her yerdedir ve her birimiz farkında bile olmadan binlerce veri üretiriz. Akıllı saatlerden Google aramalarına kadar her tıklama ve her beğeni veri üretmenizi sağlar. Bu kadar çok veri mevcutken, bunların verimli bir şekilde kullanılması gerekir. Bu noktada veri bilimi devreye girer.

Data Science Nedir?

Data science yani veri bilimi; matematik, istatistik, yapay zeka, makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayar mühendisliği ve daha fazlasını bir araya getirerek insanlar ve işletmeler için anlamlı içgörüler elde etmeyi amaçlayan çok disiplinli bir alandır. Bu içgörüler, şirketlerin bir şeyin neden veya nasıl olduğunu ve gelecekte neler olabileceğini anlamalarına yardımcı olarak şirketlerin pazardaki sıcak trendlere hazırlanmasına ve bu trendleri yaratmasına olanak tanır. 

Big Data Nedir?

Big data yani büyük veri, geleneksel veri işleme teknikleri kullanılarak işlenemeyen veya analiz edilemeyen geniş ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Büyüklüğü, çeşitliliği ve oluşturulma hızı ile karakterize edilir ve anlamlı içgörüler ve değer elde etmek için gelişmiş bilgi işlem teknolojileri ve analitik yöntemler gerektirir.

Büyük verinin önemi, işletmelerin ve kuruluşların daha iyi kararlar almasına, verimliliği artırmasına ve inovasyonu teşvik etmesine yardımcı olma potansiyelinde yatmaktadır. Şirketler, çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi analiz ederek müşteri davranışları, pazar eğilimleri, operasyonel performans ve daha fazlası hakkında içgörü kazanabilir. Bu uygulama, kuruluşların fırsatları ve riskleri belirlemelerine, süreçleri optimize etmelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına olanak tanır.

İlgili İçerik: Big Data (Büyük Veri) Nedir, Nasıl Analiz Edilir?

Veri Bilimi Projelerini Uygulamanın Zorlukları

Veri bilimi projelerini uygulamanın zorluklarından bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Çoklu veri hatları

Veri bilimciler genellikle çeşitli formatlarda birden fazla veri üreten farklı türde uygulama ve araçlarla çalışır. Fakat tüm veri noktalarını temizlemek, hazırlamak ve aynı formata getirmek çoğu zaman çok sıkıcı ve zaman alıcıdır. Programlama dilleri bu konuda yardımcı olsa da, tüm farklı yönlerden gelen verileri yönetmek hala çok zordur.

2. İletişimsizlik

Veri bilimcilerin önündeki bir diğer yaygın engel de işletmenin yapmasını istediği şey ile gerçekçi olarak başarılabilecek şey arasındaki kopukluktur. İş operasyonlarında yer alan pek çok kişi teknoloji ve süreçleri anlamakta zorlanırken birçok veri bilimci de şirketin hedeflerini ve vizyonunu anlamakta zorlanır. 

3. Çok Fazla Veri

Geçmişte karşılaşılan en büyük zorluklardan biri de veriye ihtiyaç duymak, ama veriye sahip olmamaktı. Bu sorun büyüdükçe, şirketler daha fazla IoT cihazı geliştirerek ve veri ambarları oluşturarak veri toplama sorununu çözmeye çalıştı. Sonuç olarak veri toplamak bir sorun olmaktan çıktı, fakat bu sefer de sorun, bu kadar çok veri içinde bilgiyi bulma zorunluluğunda ortaya çıkmaya başladı.

4. Makine Öğrenimi Önyargısı

Veri bilimcilerin sıklıkla karşılaştığı bir diğer sorun da, makine öğrenimi önyargısının bir sonucu olarak yanlış sonuçlar elde etmektir. Örneğin, bir algoritma belirli şirketlerden gelen verilere göre eğitilmişse, işlenecek yeni verilerin bir listesi verildiğinde, daha az doğru sonuç üretebilir. Bu nedenle, veri bilimciler sürekli olarak önyargının nerede var olabileceği ve sonucu ne ölçüde etkilediğini araştırır. Bu ilk başta kolay görünebilir, ancak önyargı bilgisayarın 1’lerine ve 0’larına kadar var olabilir. 

Veri Bilimi Platformları

Veri bilimi platformları, büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin madenciliği ve analizi için temel oluşturarak bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürür. Bu platformlar, veri bilimi ve makine öğrenimi uygulamalarına yönelik artan talebi karşılamak için gelişmiş yazılım ve araçlardan yararlanır. 

Aşağıdaki listede, her biri modern işletmelerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak üzere uyarlanmış, en iyi 5 veri bilimi platformunu bulabilirsiniz.


1. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics, tahmine dayalı modelleme ve gelişmiş istatistiksel analiz için büyük veri kümelerini sıralama, düzenleme ve analiz etme konusunda mükemmel bir araçtır. Kullanıcı dostu arayüzü ve kapsamlı makine öğrenimi algoritmaları kütüphanesi, onu her beceri seviyesinden veri bilimi ekipleri arasında popüler bir seçim haline getirmektedir.

2. Alteryx Designer

Alteryx Designer

Alteryx Designer, kod gerektirmeyen araçları veri harmanlama, raporlama ve tahmine dayalı analitik için gelişmiş yeteneklerle birleştirerek kullanıcı dostu bir veri analitiği deneyimi sunar. Otomasyon özellikleri analitik sürecini kolaylaştırarak içgörüleri hızlandırır ve operasyonel verimliliği artırır.

3. Dataiku DSS

Dataiku DSS

Dataiku DSS, veri bilimi ekiplerini gelişmiş analitik ile projeler yürütmeleri için güçlendirerek daha derin içgörüler sağlar. Veri işbirliği için merkezi bir platform görevi görerek çeşitli sektörlerde makine öğrenimi ve yapay zeka dağıtımının sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini sağlar.

4. H2O Driverless AI 

H2O Driverless AI 

H2O Driverless AI, veri bilimcilerin model ayarlama ve dağıtım gibi makine öğrenimi görevlerini hızlandırmasını sağlayan otomasyon teknolojisiyle öne çıkmaktadır. Genişletilebilir platformu, esneklik ve ölçeklenebilirlik sunarak çok çeşitli kurumsal uygulamalara hitap eder.

5. MATLAB

MATLAB

MATLAB, sağlam matematiksel fonksiyonları ve algoritmik yetenekleri ile tanınan çok yönlü bir sayısal hesaplama platformudur. Bilimsel uygulamalarda yaygın olarak kullanılan MATLAB, veri görselleştirme, sinyal işleme ve makine öğreniminde üstünlük sağlayarak veri bilimcileri için vazgeçilmezdir.

Veri Bilimci (Data-Scientist) Nasıl Olunur?

Veri bilimci yani data science, verileri analiz etme ve yorumlama konusunda uzmanlaşmış bir profesyoneldir. Veri bilimi becerilerini, işletmelerin daha iyi kararlar almalarına ve operasyonlarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için kullanırlar. Veri bilimciler genellikle matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde güçlü bir geçmişe sahiptir. Bu bilgileri büyük veri setlerini analiz etmek ve eğilimleri veya kalıpları bulmak için kullanırlar. Ayrıca, veri bilimciler veri toplamak ve depolamak için yeni yollar geliştirebilirler.

Peki veri bilimci nasıl olunur?

1. Lisans Derecesi Alın

Veri bilimine başlamanın en iyi yolu, veri bilimi, istatistik veya bilgisayar bilimi gibi ilgili bir alanda lisans derecesi almaktır. Bu, şirketlerin veri bilimcilerini işe almak için baktıkları en yaygın kriterlerden biridir. 

2. İlgili Programlama Dillerini Öğrenin

Lisans derecesi size konu hakkında teorik bir anlayış kazandırsa da Python, R, SQL ve SAS gibi ilgili programlama dillerini öğrenmeniz çok önemlidir. Büyük veri kümeleriyle çalışmak söz konusu olduğunda bunlar temel dillerdir.

3. İlgili Becerileri Öğrenin

Farklı dillere ek olarak, bir veri bilimcinin veri görselleştirme, makine öğrenimi ve büyük veri için birkaç araçla çalışma konusunda da bilgi sahibi olması gerekir. Büyük veri kümeleriyle çalışırken, büyük veri kümelerinin nasıl işleneceğini bilmek ve bunları temizlemek, sıralamak ve analiz etmek çok önemlidir.

4.  Staj Yapın

Stajlar, işin tam olarak ne gerektirdiğini uygulamalı olarak öğrenmenin de harika bir yoludur. Bu yüzden staj yapmak için veri analisti, iş zekası analisti, istatistikçi veya veri mühendisi gibi anahtar kelimeleri içeren işleri arayın. 

5. Veri Bilimi Giriş Seviyesi İş İlanları

Staj süreniz sona erdiğinde, aynı şirkete çalışmaya devam edebilir (işe alıyorlarsa) veya veri bilimcileri, veri analistleri, veri mühendisleri için giriş seviyesi pozisyonları aramaya başlayabilirsiniz. Buradan deneyim kazanabilir ve bilgi ve becerilerinizi geliştirdikçe daha üst pozisyonlara geçebilirsiniz. 

Veri Bilimi Bileşenleri

Kaynak: Commetrics

Veri bilimi çok geniş bir alandır ve eldeki verilerden en iyi şekilde yararlanmak için birden fazla metodoloji uygulamak ve veri gizliliğini göz önünde bulundurarak süreç boyunca verilerin bütünlüğünün bozulmadığından emin olmak için farklı araçlar kullanmak gerekir.

Peki veri bilimi bileşenleri nelerdir?

1. Veri Analizi 

Eldeki verilerden bazı örüntüler çıkarmak için gelişmiş derin öğrenme ve karmaşık yöntemler uygulamaya gerek olmayan zamanlar vardır. Bu nedenle, modelleme kısmına geçmeden önce veriler ve içinde mevcut olan örüntüler hakkında temel bir fikir edinmek için ilk olarak keşifsel bir veri analizi gerçekleştirilir, bu da verilerinize bazı karmaşık analiz yöntemleri uygulamak istiyorsanız üzerinde çalışmanız için size bir yön verir.

İlgili İçerik: Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

2. İstatistik

İstatistik, veri bilimi temellerinin en kritik birimidir ve yararlı içgörüler elde etmek için büyük miktarlarda sayısal veri toplama ve analiz etme yöntemi veya bilimidir.

3. Veri Mühendisliği

Büyük miktarda veriyle uğraştığınızda, verilerin herhangi bir çevrimiçi tehdide karşı güvende tutulduğundan ve verilere ulaşmanın ve verilerde değişiklik yapmanın kolay olduğundan emin olmanız gerekir. Bu noktada verilerin verimli bir şekilde kullanılmasını sağlamak için veri mühendisleri çok önemli bir rol oynar.

4. Gelişmiş Bilgi İşlem

  • Makine Öğrenimi – Makine öğrenimi, öngörülemeyen/gelecekteki veriler hakkında tahminler yapmayı öğrenen algoritmaların oluşturulmasını ve incelenmesini araştırır.
  • Derin Öğrenme – Derin öğrenme yöntemi, algoritmanın takip edeceği analiz modelini seçtiği yeni bir makine öğrenimi araştırmasıdır.

Veri Bilimi Süreci – Veri Bilimi İçin Önemli Adımlar

Veri bilimi süreci aşağıdaki adımları içerir:

1. Keşif

Keşif adımı, iş sorusunu yanıtlamanıza yardımcı olacak tüm tanımlanmış iç ve dış kaynaklardan veri elde etmeyi içerir.

Veriler aşağıdakiler olabilir:

  • Web sunucularından günlükler
  • Sosyal medyadan toplanan veriler
  • Nüfus sayımı veri setleri
  • API’ler kullanılarak çevrimiçi kaynaklardan veri akışı

2. Hazırlık

Verilerde eksik değerler, boş sütunlar, yanlış veri formatı gibi temizlenmesi gereken birçok tutarsızlık olabilir. Modellemeden önce verileri işlemeniz, keşfetmeniz ve koşullandırmanız gerekir. Verileriniz ne kadar temiz olursa, tahminleriniz de o kadar iyi olur.

3. Model Planlama

Bu aşamada, girdi değişkenleri arasındaki ilişkiyi çizmek için yöntem ve teknik belirlemeniz gerekir. Bir model için planlama, farklı istatistiksel formüller ve görselleştirme araçları kullanılarak gerçekleştirilir. SQL analiz hizmetleri, R ve SAS/access bu amaçla kullanılan araçlardan bazılarıdır.

4. Model Oluşturma

Bu adımda, gerçek model oluşturma süreci başlar. Burada, veri bilimcisi eğitim ve test için veri kümelerini dağıtır. Eğitim veri setine ilişkilendirme, sınıflandırma ve kümeleme gibi teknikler uygulanır. Model bir kez hazırlandıktan sonra “test” veri setine karşı test edilir.

5. Operasyonelleştirme

Bu aşamada raporlar, kod ve teknik belgelerle birlikte nihai temel modeli teslim edersiniz. Model, kapsamlı testlerden sonra gerçek zamanlı bir üretim ortamına yerleştirilir.

6. Sonuçları İletin

Bu aşamada, temel bulgular tüm paydaşlara iletilir. Bu, modelden elde edilen girdilere dayanarak proje sonuçlarının başarılı mı yoksa başarısız mı olduğuna karar verebilirsiniz.

Veri Bilimi Yaşam Döngüsü

Veri Bilimi Yaşam Döngüsü

Veri bilimi yaşam döngüsü, verilerden değerli içgörüler ve bilgiler elde etmek için çeşitli aşamaları kapsayan yapılandırılmış ve yinelemeli bir süreçtir. Veri bilimciler tarafından karmaşık sorunların üstesinden gelmek ve veriye dayalı kararlar almak için kullanılan iyi tanımlanmış bir metodolojidir.  

Veri bilimi yaşam döngüsü süreci, veri toplama ile başlayan, ardından veri hazırlama, keşifsel veri analizi, özellik mühendisliği, model oluşturma, model değerlendirme ve son olarak model dağıtımı ile devam eden adım adım bir yaklaşım içerir. 

Veri bilimi yaşam döngüsünde veriler veri tabanları, API’ler veya web kazıma gibi birçok kaynaktan toplanarak kalite ve uygunlukları sağlanır. Daha sonra, hataları ortadan kaldırmak, eksik değerleri işlemek ve analiz için biçimlendirmek üzere veriler hazırlanır ve dönüştürülür. Keşifsel veri analizi, veri kümesi içindeki kalıpların ve ilişkilerin anlaşılmasına yardımcı olur. 

Ayrıca, özellik mühendisliğinin önemli aşaması, model performansını artırmak için ilgili özelliklerin seçilmesini ve oluşturulmasını içerir. Model oluşturma, tahmine dayalı modeller geliştirmek için çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasını içerir. Bu modeller daha sonra doğruluklarını ve genelleme yeteneklerini değerlendirmek için uygun metrikler kullanılarak değerlendirilir.

Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Veri biliminin günümüz dünyasında popüler olmasının ana nedenlerinden biri, devasa veri kümelerini anlamlı içgörülere dönüştürme yeteneğidir. Dijital etkileşimlerimiz aracılığıyla daha fazla veri ürettikçe, veri bilimi içgörü üretmek için gereken araçları ve uzmanlığı sağlar, ayrıca sektörleri dönüştürme yeteneğine sahiptir. 

Veri bilimi, işletmelerin pazarı anlamasına, yeni ürünler geliştirmesine ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Ayrıca rutin görevlerin otomasyonunu sağlayarak çalışanların eleştirel düşünme gerektiren önemli görevlere odaklanabilmesini sağlar. 

Örneğin Netflix, kullanıcılarına çok çeşitli film ve TV şovları sunan bir yayın hizmetidir. Netflix, öneri sistemini geliştirmek için veri bilimini kullanarak kullanıcı etkileşimini ve elde tutma oranını önemli ölçüde artırmayı başaran bir şirkettir.

Üretilen veri miktarının artması ve yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, veri biliminin gelecekte daha da değerli hale gelmesi beklenmektedir.

Veri Biliminin Avantajları Nelerdir?

Verilerden içgörü ve bilgi çıkarmayı içeren bir alan olan veri bilimi, çeşitli sektörlerde ve alanlarda geniş bir yelpazede avantajlar sunmaktadır. Veri biliminin temel avantajlarından bazıları aşağıdakileri içermektedir:

  • Veri bilimini kullanan şirketler, müşterilerini daha iyi anlayarak ve buna bağlı olarak ürün ve hizmetlerini geliştirerek kullanmayanlara göre rekabet avantajı elde edebilir. 
  • Şirketler, maliyetlerin azaltılabileceği alanları belirleyerek tasarruf edebilir. Ayrıca kaynakların verimli bir şekilde tahsis edilmesine de yardımcı olur. 
  • Veri bilimi, bireylerin ve işletmelerin başka türlü keşfedemeyecekleri yeni içgörüleri ve fırsatları ortaya çıkarmalarına yardımcı olabilir. 
  • Veri bilimi sağlık sektöründe hasta verilerini analiz ederek ve eğilimleri ve kalıpları belirleyerek hasta teşhisini iyileştirmek için kullanılır. 
  • Veri bilimi, olası sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için verileri analiz ederek şirketlerin riskleri belirlemelerine ve azaltmalarına yardımcı olabilir. 
  • Veri bilimi, belirli görevleri otomatikleştirerek ve iş akışlarını kolaylaştırarak bireylerin ve işletmelerin üretkenliği ve verimliliği artırmasına yardımcı olabilir.

Veri Bilimi Uygulamaları

Aşağıdaki liste en popüler veri bilimi uygulamalarını bulabilirsiniz:

1. Üretim Süreci Optimizasyonu

Endüstriyel sektörlerdeki veri bilimi uygulamaları sayesinde fiziksel ve dijital dünyalar arasındaki ayrım daha belirsiz hale gelmiştir. Üretim endüstrileri, veri bilimi sayesinde üretimin hangi yönünün daha fazla dikkat ve iş gücüne ihtiyaç duyduğunu belirleyebilir.

Üretimde veri bilimi uygulaması, çeşitli üretim verilerini toplayıp analiz ederek operasyonel fazlalığı azaltabilir, üretim için gereken mal miktarlarını tahmin etme doğruluğunu artırabilir, üretim oranlarını optimize edebilir, tedarik zinciri tahmin hatalarını azaltabilir ve üretimin diğer birçok yönünü ele alabilir.

2. Gelişmiş Kişiselleştirme

Dünya çapında milyonlarca kullanıcı akıllı telefon, akıllı saat ve diğer elektronik cihazları kullanmaktadır. Bu cihazların hepsi muazzam miktarda veri üretir. Veri biliminin uygulanması sayesinde işletmeler bu verileri, satışları artırmak için ürün veya uygulama üzerinde farklı eylemleri uyarlamak için kullanır. Kullanıcı bilgilerine ve davranışlarına dayalı olarak kişiselleştirmenin sınırsız bir geleceği vardır.

Örneğin, Amazon ve Flipkart gibi alışveriş siteleri tüketicilerin tercihlerine, zevklerine ve türlerine göre ürünler sunmaktadır. Yazılım, kullanıcı özelliklerini otomatik olarak tanıyan ve ürün tercihlerini buna göre gösteren veri analizi ve makine öğrenimi modellerini içerir.

3.  Tıbbi Görüntü Analizi

Sağlık hizmetlerinde veya tıp biliminde veri bilimi uygulamalarının çeşitli kullanım alanları vardır. Tıbbi görüntüleri analiz etmek bunlardan biridir. Ateroskleroz, kanserler, organ tasvirleri ve diğer bozuklukların tümü, veri bilimi ve makine öğrenimi kullanılarak fotoğraflardan tanımlanabilir. Daha fazla veri seti ve fotoğrafla, doktorlar yakında makine öğrenimi yardımıyla hastaları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir.

4. İnternet Araması

Birçok arama motoru, kullanıcıların davranışlarını ve arama alışkanlıklarını anlamak için veri bilimini kullanır. Bu arama motorları, her kullanıcının araması için en iyi sonuçları sağlamak üzere çeşitli veri bilimi teknikleri kullanmaktadır. Zaman geçtikçe, Google, Yahoo, Bing gibi arama motorları sorgulara saniyeler içinde yanıt verme konusunda daha da ustalaşmaktadır.

5. Konuşma Tanıma

Büyük veri kümeleri, tümü veri bilimi ve doğal dil işleme (NLP) algoritmaları tarafından desteklenen Google’ın Voice, Apple’ın Siri ve Microsoft’un Cortana’sı tarafından kullanılmaktadır; daha fazla veri analiz edildikçe, konuşma tanıma yazılımı ilerlemekte ve veri biliminin uygulanması yoluyla insan doğasını daha derinlemesine anlamaktadır.

6. Ulaştırmada Veri Bilimi Uygulaması

Ulaşımda veri bilimi uygulamaları, araç performansını artırarak, sürücülere daha fazla güvenlik sağlayarak, otonom araçların geliştirilmesinin önünü açarak ve rotaların, trafiğin, hava durumunun ve yolculuğu etkileyen diğer faktörlerin dokümantasyonunu geliştirerek ulaşım sisteminin güvenliğini önemli ölçüde artırır.

7. Eğitimde Veri Bilimi Uygulamaları

Eğitimde çok sayıda veri bilimi uygulaması kullanılmaktadır. Çok sayıda analitik ölçüm sayesinde, eğitimciler ve danışmanlar veri bilimini kullanarak her öğrenciye, özellikle de zayıf adaylara rehberlik sunabilir.

8. E-ticaret

Şirketler, müşteri yaşam boyu değerini belirlemek ve bir müşterinin işletmeleri için önemini anlamak için e-ticarette veri bilimi uygulamalarını kullanmaktadır. Bu, müşterinin satın alımları, çevrimiçi takipleri, ürün tercihleri ve diğer web sitesi davranışları incelenerek gerçekleştirilir.

Domain Sorgulama