Veri bilimi, yapay zekan\u0131n gelece\u011finin anahtar\u0131d\u0131r. Hollywood bilimkurgu filmlerinde g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz t\u00fcm konseptleri ger\u00e7e\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilir.<\/p>\n\n
D\u00fcnya b\u00fcy\u00fck veri \u00e7a\u011f\u0131na ge\u00e7tik\u00e7e veri depolama ihtiyac\u0131 da artt\u0131. 2010 y\u0131l\u0131na kadar, i\u015f sekt\u00f6rleri i\u00e7in birincil sorun ve endi\u015fe kayna\u011f\u0131 olmu\u015ftur.<\/p>\n\n
Bir \u00e7er\u00e7eve ve veri depolama \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinin olu\u015fturulmas\u0131 temel odak noktas\u0131yd\u0131. Di\u011fer \u00e7er\u00e7eveler depolama sorununu ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde \u00e7\u00f6zd\u00fc\u011f\u00fc i\u00e7in odak noktas\u0131 bu verilerin i\u015flenmesi olarak de\u011fi\u015fmi\u015ftir.<\/p>\n\n
Bu nedenle, veri biliminin ne oldu\u011funu ve \u015firketinize fayda sa\u011flayabilecek \u015fekilde nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak \u00e7ok \u00f6nemlidir. \u00d6yleyse yeni ba\u015flayanlar i\u00e7in eksiksiz rehbere ba\u015flayal\u0131m.<\/p>\n\n
\u0130\u00e7erik Dizini<\/p>\n\n
Veri bilimi, ticari karar verme, stratejik planlama ve di\u011fer kullan\u0131mlar i\u00e7in verilerden yararl\u0131 bilgiler elde etmektir. Sofistike analitik ara\u00e7lar\u0131n ve bilimsel kavramlar\u0131n uygulanmas\u0131n\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n\n
Veri bilimi, hem yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f hem de yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilerden bilgi ve i\u00e7g\u00f6r\u00fc elde etmek i\u00e7in bilimsel y\u00f6ntemler, s\u00fcre\u00e7ler, algoritmalar ve sistemler kullanan bir aland\u0131r. B\u00fcy\u00fck karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerine bakmak ve bunlar\u0131 anlamland\u0131rmak i\u00e7in istatistiksel ve bilgisayar tekniklerini kullanmay\u0131 ve ard\u0131ndan bu analizi iyi kararlar almak i\u00e7in kullanmay\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n\n
\u0130\u015fletmelerin bunu giderek daha fazla anlamas\u0131 gerekiyor \u00e7\u00fcnk\u00fc di\u011fer \u015feylerin yan\u0131 s\u0131ra, pazarlama ve sat\u0131\u015f stratejilerini iyile\u015ftirmelerine, yeni i\u015f olanaklar\u0131 bulmalar\u0131na ve operasyonel verimlili\u011fi art\u0131rmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n\n
Di\u011fer \u015firketlere kar\u015f\u0131 rekabet avantaj\u0131 sa\u011flayabilirler. Veri bilimi, a\u015fa\u011f\u0131dakiler de dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli akademik alanlar\u0131 birle\u015ftirir:<\/p>\n\n
Bununla birlikte, daha az deneyimli veri analistleri de dahil olabilir. Bunu \u00f6ncelikle uzman veri bilimciler ger\u00e7ekle\u015ftirir.<\/p>\n\n
Kurulu\u015flar \u015fu anda veri i\u00e7inde bo\u011fuluyor. Veri bilimi, \u00e7ok say\u0131da tekni\u011fi, teknolojiyi ve arac\u0131 bir araya getirerek i\u00e7g\u00f6r\u00fcl\u00fc sonu\u00e7lar\u0131n elde edilmesine yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. <\/p>\n\n
\u0130\u015fletmeler e-ticaret, finans, t\u0131p, insan kaynaklar\u0131 vb. alanlarda \u00e7ok b\u00fcy\u00fck miktarlarda veriyle kar\u015f\u0131la\u015fmaktad\u0131r. Bunlar\u0131n hepsini veri biliminin teknoloji ve y\u00f6ntemlerini kullanarak i\u015fliyorlar.<\/p>\n\n
\u015eirketleri veri odakl\u0131 kararlar alma konusunda g\u00fc\u00e7lendirir. \u015eirketlerin operasyonlar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek, tahminler yapmak ve geli\u015fmek i\u00e7in devasa veri setlerindeki kal\u0131plar\u0131 ve e\u011filimleri bulmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n\n
Bir kurulu\u015fun b\u00fcy\u00fcmesi ve karar alma mekanizmas\u0131 i\u00e7in \u00f6nemlidir. Veri biliminin de\u011feri \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n\n
Veri s\u00fcreci bilimi, bilim insanlar\u0131n\u0131n verileri analiz etme ve anlama, sonu\u00e7 \u00e7\u0131karma ve sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zme eylemlerini ve tekniklerini ifade eder. Ele al\u0131nan konuya ve \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n hedeflerine ba\u011fl\u0131 olarak, veri bilimi s\u00fcrecine dahil olan kesin s\u00fcre\u00e7ler de\u011fi\u015febilir.<\/p>\n\n
Bununla birlikte, s\u00fcre\u00e7te s\u0131kl\u0131kla birka\u00e7 standart prosed\u00fcr izlenmektedir ve bunlar aras\u0131nda \u015funlar yer almaktad\u0131r:<\/p>\n\n
\u0130lk ad\u0131m, ne t\u00fcr verilerin analiz edilmesi gerekti\u011fine karar vermektir. Ard\u0131ndan, bu verilerin bir Excel veya CSV dosyas\u0131na aktar\u0131lmas\u0131 gerekir.<\/p>\n\n
Bu \u00f6nemlidir, \u00e7\u00fcnk\u00fc verileri okumadan \u00f6nce, hatalar, eksik de\u011ferler veya yanl\u0131\u015f de\u011ferler olmadan okunmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131racak bir durumda oldu\u011fundan emin olman\u0131z gerekir.<\/p>\n\n
Veriler, farkl\u0131 \u015fekilde g\u00f6sterilerek ve ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 bir \u015fey bulmak i\u00e7in kal\u0131plar aranarak analiz edilir. Verileri analiz etmek i\u00e7in, yanl\u0131\u015f bir \u015fey olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek amac\u0131yla ayr\u0131nt\u0131lara \u00e7ok dikkat etmeniz gerekir.<\/p>\n\n
Analiz edilmesi gereken Verilere dayanarak, bir veri m\u00fchendisi veya bilim adam\u0131 Makine \u00d6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131n izlemesi i\u00e7in talimatlar yazar. Algoritma, do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 elde etmek i\u00e7in bu talimatlar\u0131 tekrar tekrar kullan\u0131r.<\/p>\n\n
Bu ad\u0131mda, kurulu\u015fa ne buldu\u011funuzu ve bunun ne anlama geldi\u011fini g\u00f6sterirsiniz. Sonu\u00e7lar\u0131n\u0131z\u0131 aktarma beceriniz burada en \u00f6nemli beceri olacakt\u0131r.<\/p>\n\n
Veri bilimi, karar vermeyi desteklemek ve sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in verilerden bilgi ve i\u00e7g\u00f6r\u00fc elde etmeyi ama\u00e7lar. B\u00fcy\u00fck, karma\u015f\u0131k veri setlerini analiz etmek ve yorumlamak i\u00e7in bilgisayar bilimi, istatistik ve makine \u00f6\u011frenimi gibi di\u011fer disiplinlerden \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar ve y\u00f6ntemler kullan\u0131r.<\/p>\n\n
Amaca ili\u015fkin baz\u0131 spesifik \u00f6rnekler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n
Ortaya \u00e7\u0131kabilecek ve verilere ili\u015fkin t\u00fcm kriterleri kar\u015f\u0131layabilecek herhangi bir model i\u00e7in veri noktalar\u0131n\u0131n tam olarak g\u00f6sterilmesine yard\u0131mc\u0131 olur. Girilen veriler hakk\u0131nda bilgi \u00fcretmek i\u00e7in verilerin s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131, d\u00fczenlenmesini ve de\u011fi\u015ftirilmesini gerektirir. Ayr\u0131ca, ham verilerin anla\u015f\u0131labilir ve kavranabilir bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesini i\u00e7erir.<\/p>\n\n
Ge\u00e7mi\u015f verileri ve veri madencili\u011fi, istatistiksel modelleme ve makine \u00f6\u011frenimi gibi \u00e7e\u015fitli yakla\u015f\u0131mlar\u0131 kullanarak gelecekteki sonu\u00e7lar\u0131 tahmin eder. Tahmine dayal\u0131 analitik, i\u015fletmeler i\u00e7in tehlikeleri ve f\u0131rsatlar\u0131 tespit etmek i\u00e7in veri trendlerini kullan\u0131r.<\/p>\n\n
Bir olay\u0131n neden meydana geldi\u011fini anlamak i\u00e7in kapsaml\u0131 bir soru\u015fturma yap\u0131lmal\u0131d\u0131r. Korelasyonlar, detaya inme, veri madencili\u011fi ve ke\u015fif kullan\u0131larak a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r. Her y\u00f6ntemde belirli kal\u0131plar\u0131 bulmak i\u00e7in belirli bir koleksiyona \u00e7e\u015fitli veri i\u015flemleri ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmleri uygulanabilir.<\/p>\n\n
Kurallara dayal\u0131 analiz, tahmin edilen verileri geli\u015ftirir. Ne olaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir ve bununla nas\u0131l ba\u015fa \u00e7\u0131k\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6nerir. Sonu\u00e7lar\u0131 tahmin edebilir ve en iyi hareket tarz\u0131n\u0131 \u00f6nerebilir. Karma\u015f\u0131k olay i\u015fleme, sinir a\u011flar\u0131, modelleme, grafik analizi ve makine \u00f6\u011frenimi tavsiye motorlar\u0131 kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n
Pozisyona veya role ba\u011fl\u0131 olarak, veri biliminde ba\u015far\u0131 i\u00e7in farkl\u0131 beceriler ve bilgiler gereklidir. Bununla birlikte, baz\u0131 genel bilgi ve beceri alanlar\u0131 bu alanda ba\u015far\u0131l\u0131 olmak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir:<\/p>\n\n
Veri biliminin \u00e7ok say\u0131da alanda ve alanda \u00e7e\u015fitli kullan\u0131mlar\u0131 vard\u0131r. \u00d6zel uygulamalara \u00f6rnek olarak a\u015fa\u011f\u0131dakiler verilebilir:<\/p>\n\n
Veri bilimi, bilimsel y\u00f6ntemler, prosed\u00fcrler, algoritmalar ve sistemler kullanarak organize ve yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilerden bilgi ve i\u00e7g\u00f6r\u00fc \u00e7\u0131kar\u0131r. Karma\u015f\u0131k veri setlerini de\u011ferlendirmek ve yorumlamak ve e\u011fitimli kararlar almak i\u00e7in istatistiksel ve hesaplamal\u0131 y\u00f6ntemleri kullanma.<\/p>\n\n
Veri bilimciler, disiplinler aras\u0131 bir alan oldu\u011fu i\u00e7in bilgisayar bilimleri, istatistik ve finans, pazarlama ve sa\u011fl\u0131k hizmetleri gibi alana \u00f6zg\u00fc mesleklerden profesyonellerle ekipler halinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar.<\/p>\n\n
Bir\u00e7ok i\u015fletmede karar almak, operasyonlar\u0131 iyile\u015ftirmek ve yeni f\u0131rsatlar bulmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Programlama, istatistik, makine \u00f6\u011frenimi, veri g\u00f6rselle\u015ftirme ve alan bilgisi gereklidir.<\/p>\n\n
Veri bilimi, \u015firketlerin daha iyi kararlar almas\u0131na ve veriye dayal\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fclerle b\u00fcy\u00fcmesine yard\u0131mc\u0131 oluyor. QuestionPro Research, veri toplamak i\u00e7in pazar ara\u015ft\u0131rmas\u0131 ve payda\u015f i\u00e7g\u00f6r\u00fc ara\u00e7lar\u0131 sa\u011flar. Kurulu\u015flar\u0131n anketler \u00fcretmesine ve yaymas\u0131na, sonu\u00e7lar\u0131 analiz etmesine ve yorumlamas\u0131na ve ara\u015ft\u0131rmaya dayal\u0131 bilin\u00e7li kararlar almas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacak \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklere ve ara\u00e7lara sahiptir.<\/p>\n\n
QuestionPro’yu bug\u00fcn deneyin!<\/p>\n\n
<\/p>