Merhaba! Bu blog yazısında veri bilimini ele alacağız. İlk yazım olduğu için eksik veya hatalarım olabilir. Bu nedenle düşüncelerinizi yorumlarda belirtebilirseniz çok memnun olurum. İyi okumalar :)

Veri Bilimi Nedir?
Veri bilimi, mevcut verilerin çeşitli yöntemlerle analiz edilerek anlamlı bilgi ve tahminler ortaya çıkarmak için yapılan çalışmalardır. Veri bilimi, birçok alanda kullanılabilir. Örneğin, müşterilerin ilgi duyduğu ve dikkat ettiği konuları doğru bir şekilde analiz edebilmek için veri bilimi kullanılabilir. Bu çalışmaları verileri inceleyip analiz ederek yürüten kişiye ise veri bilimci denir.

Veri Bilimci Ne İş Yapar?
Veri bilimci, verileri inceleyip analiz eder demiştik. Ancak bu verileri güvenilir yerlerden almalıdır ve nereden alınıp alınmayacağını iyi bilmelidir. Peki bu veri bilimciler başka ne yapar derseniz, analiz sonucunda verilerdeki eksiklikleri bulur, bu eksikliklere çözümler üretir, verileri görselleştirir, çeşitli programlama dilleriyle modeller oluşturur ve ulaştığı sonuçlardan çıkarımda bulunur. Ayrıca veri bilimciler tek başına değil ekip olarak çalışır ve farklı görevlerde yer alabilirler.

Veri Bilimi Neden Önemlidir?
Veri bilimi geçmişten bugüne kadar aktif olarak kullanılmaktadır. Peki veri biliminin önemi nedir? Daha önce bahsettiğimiz örneği ele alırsak, şirketler veri bilimini kullanarak müşterilerinin davranışlarıyla çeşitli analizlere ulaşırlar. Bu analizler sonucunda şirketler eksik olduğu konulara ulaşabilir ve müşterilerin memnuniyetini arttırabilmek için daha etkili stratejiler geliştirebilir. Bu sayede şirketler müşterilerine daha kaliteli bir pazarlama ortamı sunabilir. Bu nedenle veri bilimi, günümüzde de bu gibi birçok alanda kullanılarak önemini korumaktadır.

Veri Bilimi Yöntemleri Nelerdir?
Veri bilimciler araştırmalarında çeşitli yöntemler kullanır. Bu yöntemlerden ilki sınıflandırmadır. Bu aşamada bilgisayarlar, verilerin belirlenip kategorize edilmesi için eğitilir. Örneğin, müşterilerin yorumları olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılabilir. Regresyon yönteminde ise birbiriyle ilişkisi yokmuş gibi görünen iki veri ilişkilendirilmeye çalışılır. Bir verinin bilinen bir kısmından yola çıkarak diğer verinin bilinmeyen bir kısmı tahmin edilmeye çalışılır. Mesela, gün içindeki zaman aralığının değişimi ile müşteri yoğunluğu arasında bir ilişki kurulabilir. Yöntemlerden bir diğeri olan kümeleme ise birbiriyle alakalı olan iki verinin en ilişkili bir şekilde gruplandırılmasıdır. Örnek vermek gerekirse, benzer yorumlarda bulunan müşterilerin gruplandırılması bir kümeleme örneğidir.

Yazımızın sonuna geldik. Umarım veri bilimi hakkında yeterli bilgi verebilmişimdir ve sizlere faydalı olmuştur. İlginiz için teşekkürler.