Bu kadar veri ile ne yapacağız?
Gelişen teknoloji sayesinde veri üretimi artık hızlı ve kolay. Bu verilerin taşınması da ağ teknolojileriyle yüksek hız kazandı ve artık depolama da bir sorun olmaktan çıktı. Sonucunda artık elimizde devasa bir veri var. Peki ne olacak bu kadar veri ? Hangileri işimize yarayacak ? Hangileri depolanmalı, hangileri silinmeli ?
İşte bu noktada veri bilimi devreye giriyor. Bir tanım yapmak gerekirse veri bilimi, veriden anlamlı ve değerli bilgi elde etmek üzerine bilimsel yöntem, süreç, algoritma ve sistemleri kullanan bir bilimdir. Bu alan ile uğraşan kişilere ise veri bilimci denir.
Veri bilimcileri, bir veri bilimi projesine başlayacağı noktayı, izleyeceği adımları, proje aşamalarının çıktıları ve proje süresince ölçülebilir adımları CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) olarak kısaltılan yöntemle yönetir. Veri bilimi konusunu yazımızın ilerleyen bölümünde daha detaylı olarak bulabilirsiniz.
Veri Bilimi ve Makine Öğreniminde Python’un Yeri
Sofistike veri analizleri günümüzde IT için en önemli konu olmuştur. Python ise bu durumlar için en elverişli programlama dili olmuştur. Python arayüzündeki kütüphanelerin birçoğu makine öğrenimi ve veri bilimi üzerine elverişlidir. Bu alanlardaki kütüphanelerde ki yüksek kaliteli komutları, makine öğrenimi kütüphanelerinin ve diğer nümerik algoritma kütüphanelerinin sürekli gelişmesine çok yardımcı olmuştur.
Python Programlama Dili Kullanmak ve Öğrenmek Oldukça Kolay
Diğer karmaşık program dillerini öğrenmek çok zaman alır ve kullanım alanları büyük olmasından dolayı kullanımını öğrenmek çok zordur. Ancak Python sözdizimi hem okunabilir hem de ileriye dönüktür. Öğrenim, kararlı programlama dili sayesinde basittir. Yeni başlayanlar için de ideal bir seçim olarak ön plana gelir. Sonuç olarak, Python kullanarak program geliştirmeye yeni bir adım atmış olan herkes hızlı ve basit şekilde ilerleme kaydedebilir. Diğer karmaşık dillere göre basitlik söz konusu olduğunda, en önde yer almaktadır.
Veri Bilimi Nedir?
Veri Bilimi; karar verme, stratejik planlama ve diğer kullanımlar için verilerden değerli bilgiler elde etmek için gelişmiş analitik teknikleri ve bilimsel ilkeleri uygulama alanıdır. İşletmeler için giderek daha kritik hale gelmektedir.
Veri biliminin oluşturduğu içgörüler, kuruluşların operasyonel verimliliği arttırmasına, yeni iş fırsatlarını belirlemesine ve diğer avantajların yanı sıra pazarlama ve satış programlarını iyileştirmesine yardımcı olur. Sonuçta, rakiplerine göre rekabet avantajları sağlayabilirler.
Veri bilimi; veri mühendisliği, veri hazırlama, veri madenciliği, tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve veri görselleştirmenin yanı sıra istatistik, matematik ve yazılım programlama gibi çeşitli disiplinleri içerir. İş zekâsı (BI) profesyonelleri, iş analistleri, veri meraklısı iş kullanıcıları ve veri mühendisleri gibi birçok farklı gruptan çalışanları içeren bir ekiptir.
Veri bilimci olmak için ne okunmalı?
Veri bilimci olmak için üniversitelerin Bilgisayar ve Bilgisayar Mühendisliği gibi bölümlerinde eğitim almak gerekir. Yüksek lisans programları için Veri Analitiği, Veri Analitiği ve Yönetimi gibi bölümler tercih edilmelidir. Ayrıca temel alt yapı bilgisine sahip olan herkes sunulan Veri bilimi eğitimleri ve sertifika programlarını tamamalayarak veri bilimi uzmanı olabilir.
