Teknolojiden sağlık hizmetlerine ve eğitime kadar, veri bilimi her büyük endüstrinin geleceğini etkiliyor. Veri biliminin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını öğrenin.

Hastanelerin hastaları daha doğru teşhis etmek için algoritmaları nasıl kullandığını, üniversitelerin işe almaları gereken personel sayısını nasıl belirlediğini veya teknoloji şirketlerinin kullanıcı davranışlarındaki kalıpları nasıl belirlediğini hiç merak ettiniz mi? Cevap veri bilimidir ve 21. yüzyılın en heyecan verici yeni alanlarından biridir.

Veri biliminin gerçekte ne olduğunu, çok çeşitli sektörlerde nasıl kullanıldığını ve veri bilimcilerin günlük olarak kullandığı araçları keşfedin.

Hastanelerin hastaları daha doğru teşhis etmek için algoritmaları nasıl kullandığını, üniversitelerin işe almaları gereken personel sayısını nasıl belirlediğini veya teknoloji şirketlerinin kullanıcı davranışlarındaki kalıpları nasıl belirlediğini hiç merak ettiniz mi? Cevap veri bilimidir ve 21. yüzyılın en heyecan verici yeni alanlarından biridir.

Veri biliminin gerçekte ne olduğunu, çok çeşitli sektörlerde nasıl kullanıldığını ve veri bilimcilerin günlük olarak kullandığı araçları keşfedin.

Veri Bilimi Nedir?

Disiplinlerarası bir alan, diğer birçok alandan bilgi ve bilgi alan bir alandır. Ve veri bilimi matematik, istatistik, veri analizi, programlama ve bilim gibi alanların özelliklerini içerdiğinden kesinlikle uygundur.

Daha spesifik olarak, veri bilimi, çok miktarda veriden yararlı içgörüler çıkarmak için tüm bu alanlardaki teknikleri kullanmayı içerir.

Nispeten yeni bir alan olduğu için veri bilimcileri tarafından gerçekleştirilen görevler ve kullanılan yöntemler değişebilir.

Ancak genel olarak, veri bilimcileri zamanlarını şu şekilde harcarlar:

  • Büyük miktarda veri toplamak;
  • Kalıpları belirlemek için yeni ve geliştirilmiş yöntemler tasarlamak;
  • Topladıkları verileri temizleme;
  • Verilerden önemli bilgilerin analiz edilmesi ve çıkarılması; ve
  • Verileri verimli bir şekilde işleyebilen makine öğrenimi modelleri oluşturmak için programlama dillerini kullanmak.

Bunun bir veri analistinin işine benzediğini düşünüyorsanız , yanılmıyorsunuz; veri analitiği ile veri bilimini karşılaştırırkenki fark, veri bilimcilerin ileri teknikler, özel araçlar ve bilimsel yöntemler kullanarak işleri bir sonraki seviyeye taşımalarıdır. aradıkları cevapları bulma yöntemi.

Veri Bilimi Uygulamaları

Veriler hemen hemen her insan faaliyetinden toplanabileceğinden, veri biliminin çok çeşitli endüstrilerde neredeyse sonsuz sayıda uygulamaya sahip olması mantıklıdır.

İşletme

Veri bilimcileri şirketler, finans şirketleri veya bankalar için çalışırken becerilerini şu amaçlarla kullanabilir:

  • Müşteri davranışına dayalı veri toplamak;
  • Pazar eğilimlerini tahmin etmek;
  • Güvenliği artırmak; ve
  • İç finansmanı analiz eder.

Sağlık hizmeti

Bir sağlık hizmeti ortamında, veri bilimcileri şu konularda yardımcı olabilir:

  • Hastalar ve sağlıkları hakkında bilgi toplamak;
  • Daha etkili tedavi stratejileri oluşturmak;
  • Personel iş yüklerini düzene sokun; ve
  • Hastalıkları ve yaralanmaları daha iyi tanımlamanın yollarını geliştirmek.

Toplu taşıma

Ulaşım endüstrisinde çalışan veri bilimcileri şunları yapabilir:

  • Trafik sıkışıklığını azaltmak;
  • Tehlikeleri belirlemek ve güvenlik önlemlerini geliştirmek;
  • Daha verimli rotalar oluşturun; ve
  • Seyahat ederken müşterilerin davranışlarını ve tercihlerini ortaya çıkarmak.

Eğitim

Eğitim alanındaki veri bilimcileri, ilkokullardan üniversitelere kadar şu konularda yardımcı olabilir:

  • Öğrencilerin davranış kalıplarını belirlemek;
  • Müfredat değişikliklerinin etkililiğini değerlendirmek;
  • Optimal öğrenci-öğretim üyesi oranını bulmak; ve
  • Öğrenci ve eğitmen performansı hakkında raporlar oluşturun.

Bilim ve Teknoloji

Veri bilimi bir bilim türü olduğu için bilim ve teknoloji içerisinde yer alması doğaldır.

Bu alanlarda, veri bilimcileri:

  • Kullanıcı verilerinden içgörü elde etmek;
  • Büyük ölçekli deneylerin sonuçlarını toplamak ve yorumlamak;
  • Kullanıcıların davranışındaki kalıpları belirlemek; ve
  • Yeni bilimsel atılımları anlamlandırmaya yardımcı olabilecek özelleştirilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturun.

Veri Bilimi Araçları

Veri bilimcilerin çalışmalarının kapsamı geniş olabilir, bu nedenle işi yapmak için çok çeşitli araçlar kullanabilirler. Çok sayıda özel seçenek mevcut olmakla birlikte, aşağıdakiler en yaygın kullanılanlardan bazılarıdır.

Python

Web sitesi geliştirmeden blok zinciri oluşturmaya kadar değişen kullanımlarla Python , neredeyse veri biliminin kendisi kadar çok amaçlı bir programlama dilidir.

Veri bilimi için Python kullanarak olasılıkları hesaplamak, modeller oluşturmak, tahminler yapmak ve çok daha fazlasını yapmak mümkündür.

R

Veri bilimine oldukça uygun olan bir başka programlama dili de R’dir . R Foundation’ın belirttiği gibi, R, “veri işleme, hesaplama ve grafiksel gösterim için yazılım olanaklarını” içeren “istatistiksel hesaplama ve grafikler için bir dil ve ortamdır”.

R ile veri bilimcileri, büyük miktarda veriyi tek bir ortamda depolayabilir, analiz edebilir ve görselleştirebilir.

R Programming for Data Scientists eğitimine göz atabilirsiniz.

Apache Spark ve Hadoop

Apache Software Foundation’ın iki ürünü olan Spark ve Hadoop , veri bilimcileri tarafından büyük veri kümelerinden içgörü elde etmek için yaygın olarak kullanılır. Spark, veri analitiği için çok dilli bir motordur, Hadoop ise birden çok bilgisayar kümesinde dağıtılmış büyük ölçekli veri işlemeyi sağlayan bir çerçevedir.

Introduction to Spark Programming  eğitimine göz atabilirsiniz!