01.11.2023

1

Beğenme

62

Görüntülenme

Veri Bilimi ve Veri Biliminin Temel Taşları

Eğer veri bilimci olmak istiyorsanız veya veri bilimi alanı hakkında bilgi sahibi olmak istiyorsanız veri bilimin temel taşlarına gelin beraber bakalım. Her şeyden önce veri bilimi nedir ve veri bilimciler neler yapar? Sorularını merak etmişsinizdir. Zaten bu soruları sorduğunuz için buradasınız. Hemen açıklayalım.

Veri Bilimi :

Veri Bilimi , en kısa tabiri ile büyük miktardaki verileri analiz ederek yani ayrıntılı bir şekilde inceleyerek bilgiler elde etmeyi ve bu bilgileri iş kararları almak için kullanan disiplindir.

Veri Bilimciler Neler Yapar :

Veri bilimcilerin en bilindik görevlerinden bir tanesi verileri analiz etme ve görselleştirmedir. Diğer görevleri arasında ise verilerin ne ifade ettiğini anlayabilmek , problem karşısında veriyi doğru şekillendirmek , verideki eksiklikleri tespit etmek vb. görevleri vardır.

Peki bu görevleri yapmak için neleri bilmek lazım? Evet! İşte sorulması gereken en önemli sorulardan bir tanesi de bu! Veri bilimcilerin bu saydığımız görevleri yapabilmeleri için en başta verileri anlamak ve yorumlamak için gerekli olan temel matematik ve temel istatistik konularına hakim olmaları gerekir. Bu konuların makine öğrenimi uygulamasında da önemli olduğunu vurgulamak isterim. Python veya R programlama dilleri de verileri analiz etme ve verileri görselleştirme için önemlidir. Veri görselleştirme için Matplotlib, Seaborn, ggplot gibi python kütüphanelerini bilmek de önemlidir. Problem çözme yeteneği zaten hangi alan olursa olsun almak olmazsa olmazlar arasında. Verilerde tahmin yeteneği, büyük verilerdeki karmaşık ilişkileri keşfetme ve veri bilimi projelerini hızlandırma açısından makine öğrenmesi de oldukça önemlidir. Veri bilimi hakkındaki bu sorulara da yanıt verdiğimize göre şimdi veri biliminin temel taşlarına geçebiliriz.



Veri Biliminin Temel Taşları:

Veri biliminin temel taşları hiç şüphesiz "Makine Öğrenmesi" , "Derin Öğrenme" ve tabii ki de olmazsa olmazlar arasından "Veri Görselleştirme".


Veri Görselleştirme :

Veri Görselleştirme, veri setlerini grafikler, tablolar ve görsel araçlar kullanarak temsil etme sürecidir. Tahmin edersiniz ki veri görselleştirme , verileri daha anlamlı ve daha okunabilir hale getirilmesini sağlar. Bu sebepten dolayı da veri biliminin temel taşlarındandır.

Makine Öğrenmesi :

Makine Öğrenmesi, bilgisayarların belirli görevleri gerçekleştirebilecek modeller oluşturmayı sağlar. Bu modelleri oluşturmadaki amaç, veri setlerindeki örüntüleri öğrenmek ve gelecekteki veriler üzerinde tahminler yapmaktır. Gelecek veriler hakkında doğru tahminlerde bulunmak oldukça önemlidir. Bundan dolayı da makine öğrenmesi veri biliminin temel taşları arasındadır.

Derin Öğrenme :

Derin Öğrenme, çok katmanlı sinir ağları kullanarak karmaşık görevleri yerine getiren bir makine öğrenmesi alt dalıdır. Açıkçası birden fazla veri kaynağından bilgi alarak ve bu verileri insan müdahalesine gerek kalamadan gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi sağlar. Ayrıca derin öğrenme her ne kadar makine öğrenmesinin bir alt dalı olsa da makine öğrenme modellerine göre daha doğru ve hassas tahminler yapabilirler. Derin öğrenme, tanımında da bahsettiğimiz gibi birden fazla işi aynı anda yapabiliyor olmasından, verileri insan müdahalesi olmadan düzeltebilmesinden ve daha doğru ve hassas tahminler yapabilmesinden dolayı veri biliminin temel taşları arasındadır.



Veri Bilimine Giriş

Yorumlar

Kullanıcı yorumlarını görüntüleyebilmek için kayıt olmalısınız!

Serhat Sökmen

Kendini sonsuz döngü içerisinde geliştirmeye programlamış Bilgisayar Mühendisi adayı.

Konum

Şanlıurfa, TR

Eğitim

Bilgisayar Mühendisliği - Harran Üniversitesi

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin

Disclaimer: The information /programs / events provided on https://patika.dev and https://risein.com are strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice and do not make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://patika.dev and https://risein.com disclaim any responsibility for financial decisions made by users based on information provided here.